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- 深度學(xué)習(xí) 藥物研發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 藥物研發(fā) 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
藥物研發(fā)：提供多個(gè)藥物研發(fā)AI模型、AI算法、藥物知識(shí)圖譜，支撐藥企高效的開(kāi)展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學(xué)習(xí)算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過(guò)程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標(biāo)注、難例篩選和自動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
度氣象特征。 盤古藥物分子大模型 華為云盤古藥物分子大模型，賦能藥物研發(fā)的全鏈條任務(wù)，旨在幫助醫(yī)藥企業(yè)機(jī)構(gòu)顯著提升藥物研發(fā)的效率。囊括了大規(guī)模藥物虛擬篩選、分子動(dòng)力學(xué)模擬等傳統(tǒng)CADD藥物研發(fā)軟件，基于AIDD的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、分子屬性預(yù)測(cè)等服務(wù)。助力新靶標(biāo)藥物的發(fā)現(xiàn)，讓醫(yī)藥公司搭乘AI輔助藥物研發(fā)的“快車”。來(lái)自：專題![]()
先技術(shù)加速計(jì)算過(guò)程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云來(lái)自：百科![]()
【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái) 【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái) 時(shí)間：2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會(huì)2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺(tái) 【摘要】 ONES來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) “大模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) “大模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) 時(shí)間：2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展，AI大模型在各個(gè)行業(yè)開(kāi)始廣泛應(yīng)用。利用AI大模型打通工具鏈，提高來(lái)自：百科![]()
毒的相對(duì)載量。 抗病毒藥物研發(fā) 計(jì)算機(jī)輔助藥物篩選根據(jù)病毒靶點(diǎn)和小分子藥物的3D結(jié)構(gòu)，計(jì)算病毒蛋白與藥物之間的結(jié)合能量，實(shí)現(xiàn)從成千上萬(wàn)的小分子庫(kù)中篩選出與病毒結(jié)合最緊密的候選藥物，從而快速為藥物研究和臨床試驗(yàn)提供方向。 藥物篩選通常分為靶點(diǎn)蛋白確定、候選藥物小分子篩選、試驗(yàn)驗(yàn)證、臨床驗(yàn)證四大階段。來(lái)自：百科![]()
低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來(lái)自：百科![]()
Snap是基于華為云盤古研發(fā)大模型的智能開(kāi)發(fā)助手，重塑智能化軟件研發(fā)的新范式，讓開(kāi)發(fā)者更加聚焦業(yè)務(wù)創(chuàng)新，事半功倍?；谥悄苌?、智能問(wèn)答2大核心能力，覆蓋代碼生成、研發(fā)知識(shí)問(wèn)答、單元測(cè)試用例生成、系統(tǒng)測(cè)試腳本代碼生成、代碼解釋、代碼注釋、代碼翻譯、代碼調(diào)試、代碼檢查等多種研發(fā)場(chǎng)景，釋放軟件研發(fā)生產(chǎn)力。來(lái)自：百科![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。關(guān)于GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)知多少呢？ GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、來(lái)自：專題![]()
因此，成都大學(xué)附屬醫(yī)院選擇華為云學(xué)習(xí)培訓(xùn)產(chǎn)品——時(shí)習(xí)知，致力于改變以往傳統(tǒng)培訓(xùn)模式耗時(shí)耗力、規(guī)模有限、效果不佳等種種弊端。 時(shí)習(xí)知線上學(xué)習(xí)平臺(tái)能突破時(shí)空限制，視頻、音頻等學(xué)習(xí)資源可留存，方便臨床工作人員利用空隙時(shí)間學(xué)習(xí)和回看； 有助于醫(yī)院便捷地統(tǒng)計(jì)臨床學(xué)習(xí)情況和考核情況，為優(yōu)化培訓(xùn)內(nèi)來(lái)自：百科![]()
、物集中于統(tǒng)一平臺(tái)。貫穿了醫(yī)藥行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，適用于醫(yī)藥研發(fā)管理、質(zhì)量管理、營(yíng)銷管理等環(huán)節(jié)。 泛微OA在醫(yī)藥行業(yè)特色辦公應(yīng)用 “研發(fā)+合規(guī)+質(zhì)檢+銷售” 一、藥品研發(fā)項(xiàng)目管理 藥物研發(fā)是一個(gè)耗時(shí)長(zhǎng)、耗資多、風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)，如何實(shí)現(xiàn)研發(fā)項(xiàng)目全生命周期管理是目前藥企提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。 泛微來(lái)自：云商店![]()
典型應(yīng)用：模型訓(xùn)練、推理類應(yīng)用 市場(chǎng)策略：作為AI計(jì)算的平臺(tái)，提供高性能的GPU、Ascend容器實(shí)例 目標(biāo)市場(chǎng)：科學(xué)計(jì)算市場(chǎng) 典型應(yīng)用：基因測(cè)序、藥物研發(fā)等應(yīng)用 市場(chǎng)策略：作為通用的Serverless容器計(jì)算平臺(tái)，提供高性能、高彈性、免運(yùn)維、按需計(jì)費(fèi)的CPU容器實(shí)例 目標(biāo)市場(chǎng)：DevOps市場(chǎng)來(lái)自：百科
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