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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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 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 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網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據集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)，融合了物聯網與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 物聯網平臺來自：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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
動態(tài)的數字機器人理論學習與實驗實訓教學服務。它包括學生端和院校端兩個模塊，分別提供了課程資源、考試練習、實驗實訓、業(yè)界動態(tài)、配置權限等功能。 在課程資源模塊中，教師可以上傳RPA基礎課程和RPA+專業(yè)方向的精品課程，學生可以方便地學習和查看課程資源?？荚?span style='color:#C7000B'>練習模塊支持上傳題庫試題，來自：專題![]()
。同時，平臺還支持教師上傳題庫試題，學生可以進行練習和模擬考試，提升他們的學習能力和應試能力。通過這些功能，教學質量可以得到有效提升，學生的學習效果也會更好。 提供全方位的教學管理 RPA教學管理云平臺不僅提供了課程資源和考試練習等基本功能，還包括了實驗實訓和業(yè)界動態(tài)等模塊。教師來自：專題![]()
【學習進度】，查看學生的學習進度與成績。其中第一個面板就是本周學習人數統(tǒng)計。 本周學習人數統(tǒng)計，顯示您所教的班級, 本周參與學習的人數?；疑珵榘嗉壙側藬?，藍色為參與學習的人數。注：學生只要在本周內有學習記錄即視為參與學習，不區(qū)分電腦學習和手機 APP 學習。 圖 本周學習人數統(tǒng)計 4. 查看課程學習進度來自：云商店![]()
了解教師參與教學的互動行為統(tǒng)計，如批閱作業(yè)數量，回帖數和發(fā)帖數等. 1.4.4.4 學生進度了解學生學習整體進度匯總信息。 如學生的首次學習時間、學習時長、學習進度、客觀練習完成、主觀練習完成、記錄筆記數、發(fā)帖數和回帖數等。 4.5 結課管理 4.5.1 成績考核設置 包含線上考核設置與綜合考核設置。來自：云商店![]()
來自：專題![]()
學習云數據庫GaussDB 學習云數據庫GaussDB 云數據庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數據庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數據上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢？ 云數據庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數來自：專題![]()
Asrto Zero應用場景 輕松構建專業(yè)級應用，高效易用的低代碼平臺，創(chuàng)新隨心所欲，敏捷超乎想象！ 低代碼開發(fā)平臺--零代碼場景 無需代碼，通過全新的可視化界面，只需托拉拽即可輕松搭建應用，讓工作變得簡單有趣 低代碼開發(fā)平臺 - 輕應用構建場景 提供豐富的輕應用模板，包括辦公管來自：專題![]()
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檔。 3、數據集：每個階段比賽可能會有更新，具體變更信息，請留意關注賽事公告和大賽論壇的技術Q&A說明。 4、代碼規(guī)范：每個階段比賽結束后大賽組將進行代碼查驗，如發(fā)現代碼重復或違規(guī)等情況，將取消該團隊參賽資格和現有成績。 【其他說明】 如受疫情影響，無法通過線下舉辦賽事，將采用線來自：百科
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