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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(diào)參、模型選擇的基本方法。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 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 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![]()
華為云計算 云知識 租用 CDN 實施的考慮與評估 租用CDN實施的考慮與評估 時間：2022-06-22 11:45:41 【CDN618活動】 使用CDN服務是需要考慮CDN本身的服務能力，還應該結合用戶使用需求，不同類型和行業(yè)的網(wǎng)站對CDN服務的需求也是不一樣的。下面結合互聯(lián)網(wǎng)來自：百科![]()
更風險、業(yè)務中斷風險、網(wǎng)絡穩(wěn)定性風險、數(shù)據(jù)不一致風險等。 IP變更風險應對策略： 1.遷移過程盡可能保持內(nèi)網(wǎng)IP不變； 2.互聯(lián)網(wǎng)IP則需做調(diào)整，為保證業(yè)務正常接入，需要提前20天做好備案工作； 業(yè)務中斷風險應對策略： 1.選擇在業(yè)務量小的時間窗口進行遷移； 2.數(shù)據(jù)遷移過程保持來自：百科![]()
云遷移業(yè)務應用評估的幾個維度介紹 云遷移業(yè)務應用評估的幾個維度介紹 時間：2021-01-29 09:07:41 云遷移業(yè)務應用的評估分析項目從源端類別上主要有：應用、主機、數(shù)據(jù)庫、文件存儲。業(yè)務應用評估主要從：按場景、按關聯(lián)性、按層次三個維度來看。 業(yè)務應用的評估分析項目 需要收集的信息項：來自：百科![]()
。 應用需要收集的信息項： 大數(shù)據(jù)應用，中間件使用、安全配置，CDN應用。 3、風險評估——遷移風險策略評估 業(yè)務關聯(lián)性分析：通過收集客戶源端信息，整理業(yè)務架構，分析業(yè)務關聯(lián)性，依賴關系。 風險評估：參考“重大項目可用性checklist 文檔”確定遷移可行性和遷移場景設計。 遷來自：百科![]()
支持第三方SDK隱私聲明解析 針對第三方SDK隱私聲明存在“表格”與“外鏈”兩種展示方式。通過插樁方式獲取應用隱私聲明的url，繼而提取并深度分析隱私聲明內(nèi)容。 支撐鴻蒙應用掃描 率先支持鴻蒙應用安全漏洞、隱私合規(guī)問題掃描。 APP 漏洞掃描 檢測 視頻教程 APP漏洞掃描 域名認證的操作流程來自：專題![]()
目標&績效：戰(zhàn)略目標分解；目標執(zhí)行地圖；績效評估；績效正太分布。 校準&盤點：360度評估；績效校準；人才盤點（潛質(zhì)）；人才九宮格。 人才繼任：人才庫；人才搜索；繼任人才選拔；繼任人才評估。 招募&優(yōu)化：內(nèi)部/推薦招聘；社會招聘；校園招聘；獵頭招聘。 職業(yè)發(fā)展：職業(yè)路徑；職業(yè)發(fā)展規(guī)劃；就緒計劃。 持續(xù)提升：學習成長地圖；在線學習；評估與反饋；績效評價。來自：百科![]()
就不能對潛在危險源發(fā)掘。在預防風險發(fā)生方面，達不到提前識別、上報風險的效果。 第二， 當前?；?、工貿(mào)、非煤礦山和煙花爆竹企業(yè)安全生產(chǎn)形勢嚴峻緊迫，全方位的系統(tǒng)性風險非常突出，嚴重威脅人民群眾生命財產(chǎn)安全，嚴重制約經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定。但企業(yè)的安全風險防范認知水平不高，還停留在傳統(tǒng)的來自：云商店![]()
例等。 安全狀況 呈現(xiàn)資源的安全風險等級。 ● 風險等級包括“致命”、“高危”、“中危”、“低危”、“提示”和“無風險”。 ● 呈現(xiàn)當前資源風險的最高等級。例如，E CS 中有高危、低危和提示級別的風險，則此處取最高值，顯示為高危。 ● 單擊，可按風險等級排序資源列表。 防護狀態(tài) 呈來自：專題![]()
對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通常可以歸納為幾個步驟：確定目的、準備數(shù)據(jù)、訓練模型、評估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程 1來自：百科
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