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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![]()
華為云計算 云知識 高空拋物檢測建筑工地案例 高空拋物檢測建筑工地案例 時間：2021-01-25 17:55:22 視頻檢測 物聯網 華為云好望商城高空拋物檢測，服務商：北京博思廷； 某建筑公司是一家大型的建筑公司，建筑工地覆蓋整個江蘇省，范圍廣管理難度大。華為云好望商城高空拋來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 使用ROMA Connect實現應用與數據集成 使用ROMA Connect實現應用與數據集成 時間：2020-12-01 14:55:02 實驗指導用戶短時間內熟悉并利用云服務快速實現應用與數據的集成。 實驗目標與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD來自：百科![]()
跡并將相關視頻和圖像進行保存 3、更精準：通過深度學習等算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥等影響 4、更人性：交互式操作，簡單易懂，安裝方便 5、易擴展：可隨需進行算法升級和能力擴展 6、范圍廣：可檢測大范圍的建筑物，即能檢測因建筑物過大而在監(jiān)控畫面中呈梯形導致下落方向從200來自：云商店![]()
支持數據篩選、標注等數據處理，提供數據集版本管理，特別是深度學習的大數據集，讓訓練結果可重現。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多來自：百科![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理來自：專題![]()
云知識 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 領取/購買優(yōu)學院學習購買學習卡常見問題 時間：2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學院平臺；服務商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學習卡的操作比較簡單，但是同來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 ROMA Connect在集團應用與數據集成上的應用 ROMA Connect在集團應用與數據集成上的應用 時間：2020-09-21 15:19:48 集團企業(yè)完成子公司與集團總部之間、集團與外部合作伙伴之間的集成面臨這些瓶頸： 地域差異 集團總部和集團子公來自：百科![]()
15:14:16 園區(qū)的智能化管理存在諸多難題： 個性化定制的管理系統阻礙信息采集和信息共享。 例如園區(qū)內建筑之間的結構存在差異，企業(yè)通過對管理各建筑的子系統進行個性化定制，可以收集到每個建筑中的所有信息。但是個性化定制之后，子系統之間的差異會對信息采集與共享造成阻礙，不能有效的傳輸信息，降低園區(qū)智能化的水平。來自：百科
