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- 深度學(xué)習(xí)模型做量化投資 內(nèi)容精選 換一換
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來自：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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型做量化投資 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。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)模型做量化投資 更多內(nèi)容
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。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 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。來自：百科![]()
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)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(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)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
偏置進(jìn)行量化，在離線模型生成過程中，量化后的權(quán)重、偏置會(huì)保存在離線模型中，推理計(jì)算時(shí)可以使用量化后的權(quán)重和偏置對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，而校準(zhǔn)集用于在量化過程中訓(xùn)練量化參數(shù)，保證量化精度。如果不需要量化，則直接進(jìn)行離線模型編譯生成離線模型。 量化方式分為數(shù)據(jù)偏移量化和無偏移量化，需要輸來自：百科![]()
訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實(shí)施服務(wù) RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復(fù)度高的工作，“人機(jī)協(xié)作”是未來趨勢(shì)，讓機(jī)器人做它能做的，讓人做更有價(jià)值的。通過提升業(yè)務(wù)流程效率助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 訪問店鋪 RPA STUDIO Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)精選內(nèi)容推薦來自：專題![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來自：百科![]()
泛微OA投資項(xiàng)目數(shù)字化管理：募集、投資、管理、退出全生命周期把控 泛微OA投資項(xiàng)目數(shù)字化管理：募集、投資、管理、退出全生命周期把控 時(shí)間：2022-11-11 16:14:30 協(xié)同辦公 數(shù)字化辦公 移動(dòng)OA辦公 智慧辦公 企業(yè)辦公 科學(xué)、周密的投資項(xiàng)目管理流程是企業(yè)規(guī)范投資行為、防范投資風(fēng)險(xiǎn)、提高投資收益的關(guān)鍵要素。來自：云商店![]()
什么是 圖像搜索 什么是圖像搜索 時(shí)間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索（ Image Search ）基于深度學(xué)習(xí)與 圖像識(shí)別 技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開放API（Application Programming來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自：專題![]()
LiteOS輕量級(jí)AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對(duì)IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來自：百科![]()
AIOps長期發(fā)展的思路是小模型和大模型相結(jié)合的形態(tài)，相互取長補(bǔ)短。 小模型場(chǎng)景：故障感知和定位等確定性和量化的場(chǎng)景，這種場(chǎng)景使用傳統(tǒng)的小模型，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法更準(zhǔn)確?？捎^測(cè)數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采，配合多維度指標(biāo)檢測(cè)算法，能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場(chǎng)景：故障根因分析要梳理出上來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 效率E-MES系統(tǒng) 成本效益高 由于我們成功降低了生產(chǎn)成本，這款商品來自：專題![]()
age)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測(cè) 可對(duì)圖像中涉黃信息進(jìn)行識(shí)別并對(duì)涉黃程度量化，自動(dòng)識(shí)別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣來自：百科![]()
另外，在金融領(lǐng)域，傳統(tǒng)金融分析師經(jīng)常要通過Excel表格或者Python科學(xué)計(jì)算庫來做風(fēng)險(xiǎn)、量化投資評(píng)估，隨著計(jì)算數(shù)據(jù)量越來越大，無法快速獲得計(jì)算結(jié)果，往往要到第二天才能出結(jié)果，無法做到實(shí)時(shí)評(píng)估，從而可能帶來投資損失?；?ldquo;元戎”內(nèi)核提供的能力，金融分析師只要在代碼中加一些裝飾器，就可以來自：百科
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