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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
出量化度（Scale）和量化偏移（Offset）兩個參數(shù)。在數(shù)據(jù)量化過程中，指定無偏移量化時，數(shù)據(jù)都采用無偏移量化模式，計算出量化數(shù)據(jù)的量化度；如果指定數(shù)據(jù)偏移量化，則數(shù)據(jù)采用偏移模式，則會計算輸出數(shù)據(jù)的量化度和量化偏移。在權重量化過程中，由于權重對量化精度要求較高，因此始終采用來自：百科![]()
后會自動出現(xiàn)參數(shù)列表。 鼠標移至參數(shù)名稱，可以快速將該參數(shù)設置為流水線參數(shù)并能直接引用該參數(shù)。 八、完成參數(shù)引用后，保存信息，然后單擊“保存并運行”，彈出“運行配置”側滑框，可查看“運行參數(shù)配置”。 運行時參數(shù)值默認為添加參數(shù)時為參數(shù)設置的默認值，可根據(jù)需要進行修改。流水線運行時來自：專題![]()
生產(chǎn)MES系統(tǒng)全稱 生產(chǎn)MES系統(tǒng)全稱 效率E-MES可以優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)制造管理模式，提高生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及時性和準確性，使生產(chǎn)環(huán)節(jié)透明化，實時掌控生產(chǎn)情況，提高工作效率，降低生產(chǎn)成本。 效率E-MES可以優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)制造管理模式，提高生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及時性和準確性，使生產(chǎn)環(huán)節(jié)透明來自：專題![]()
，還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。來自：專題![]()
理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復用率，絕大部分場景下達到內(nèi)存使用下限值；提供模型壓來自：百科![]()
云知識 DRS使用中的參數(shù)遷移 DRS使用中的參數(shù)遷移 時間：2021-05-31 17:03:37 數(shù)據(jù)庫 DRS使用中，參數(shù)遷移包括常規(guī)參數(shù)和性能參數(shù)。 常規(guī)參數(shù)大部分參數(shù)不遷移，并不會導致遷移失敗，但參數(shù)往往直接影響到業(yè)務的運行和性能表現(xiàn)DRS支持參數(shù)遷移，讓 數(shù)據(jù)庫遷移 后，業(yè)務和應用更平滑，更無憂。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 對等連接參數(shù)有哪些 對等連接參數(shù)有哪些 時間：2021-07-02 11:34:15 對等連接的參數(shù)有：名稱、本端VPC、本端VPC網(wǎng)段、賬戶、對端項目、對端VPC、對端VPC網(wǎng)段等內(nèi)容。 詳細的參數(shù)解釋見下表： 文中課程 更多精彩課程、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
Moderation 時間：2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務基于深度學習技術對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進行自動檢測，方便用戶對不合規(guī)信息快速處理，幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準確 基于深度學習技術和大量的樣本庫，幫助客戶快速準確進行違規(guī)內(nèi)容檢測，維護內(nèi)容安全。來自：百科![]()
輕松地創(chuàng)建一個新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板，修改所需參數(shù)并應用到數(shù)據(jù)庫實例，用以使用新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板。 文檔數(shù)據(jù)庫服務 DDS參數(shù)模板與實例建立關聯(lián)后，如果修改了參數(shù)模板中的參數(shù)，那么使用該參數(shù)模板的所有實例，都將獲得該參數(shù)模板中對應參數(shù)的更新。 文檔數(shù)據(jù)庫 服務 DDS 參數(shù)模板使用場景 文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS參數(shù)模板使用場景來自：專題![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快： 視頻直播 響應速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識別并預警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務違規(guī)風險。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 創(chuàng)建租戶物理專線配置參數(shù)有哪些 創(chuàng)建租戶物理專線配置參數(shù)有哪些 時間：2021-07-02 19:51:13 云專線 云數(shù)據(jù)庫 創(chuàng)建租戶物理專線配置參數(shù)有名稱、項目ID、運營專線、帶寬、VLAN、機房地址、描述等內(nèi)容。 文中課程 更多精彩課程、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
華為云計算 云知識 自助購買物理專線配置參數(shù)有哪些 自助購買物理專線配置參數(shù)有哪些 時間：2021-07-02 19:48:23 云專線 云數(shù)據(jù)庫 自助購買物理專線配置參數(shù)有計費模式、區(qū)域、接入位置、名稱、端口類型、帶寬、運營商、機房地址、描述、購買時長等幾個內(nèi)容。 文中課程 更來自：百科
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