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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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(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(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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 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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
云知識 API設(shè)計風格 API設(shè)計風格 時間：2024-07-05 16:04:51 在API設(shè)計中，RESTful和RPC是兩種最常見的設(shè)計風格，它們在設(shè)計理念、數(shù)據(jù)交互方式以及架構(gòu)上有顯著的區(qū)別。下面是對這兩種風格的概述： RESTful風格 RESTful風格是一種用于設(shè)計和來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
戶在不同節(jié)日、場景的需求。 文字轉(zhuǎn)換成語音相關(guān)文檔下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 最新動態(tài) 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 產(chǎn)品介紹 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 快速入門 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 SDK參考 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 API參考 立即下載 文字轉(zhuǎn)換成語音 常見問題 立即下載來自：專題![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
登錄 MetaStudio 控制臺。 單擊“聲音制作”下方的“開始創(chuàng)建”，進入聲音制作頁面。如圖1所示。 圖1 定制數(shù)字人形象 配置聲音制作參數(shù) 配置聲音制作參數(shù) 區(qū)域 說明 請選擇聲音制作服務(wù) 選擇聲音制作服務(wù)“基礎(chǔ)版聲音制作” 定制聲音名稱 輸入聲音名稱，示例：歡快女聲 請選擇聲音性別 選擇聲音的性別，示例：女生來自：專題![]()
來自：專題![]()
配音頻。 制作聲音模型 準備好音頻文件后，就可以上傳至MetaStudio控制臺，進行聲音訓練。詳細操作如下所示： 創(chuàng)建聲音制作任務(wù) 查看聲音 聲音模型制作耗時，如下所示： 基礎(chǔ)版：約1~3個工作日。 進階版：約1~3個工作日。 高品質(zhì)：約5個工作日。 自定義聲音應(yīng)用方式，如下所示：來自：專題![]()
穩(wěn)定可靠：支持大規(guī)模實時視頻分析，支持客戶各種復雜場景，穩(wěn)定運行，持續(xù)為客戶貢獻優(yōu)質(zhì)服務(wù) 豐富高效：支持人物、才藝、服飾風格、質(zhì)量等視頻場景和內(nèi)容的個性化定制與分類識別 多維分析：從聲音、動作、圖像、文字等多維度分析視頻，多方位深度理解視頻內(nèi)容，輸出結(jié)果更加專業(yè) 應(yīng)用場景 1.監(jiān)控管理 對商超或園區(qū)內(nèi)所有視頻進行實來自：百科![]()
AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
華為云計算 云知識 什么是抽取轉(zhuǎn)換加載 什么是抽取轉(zhuǎn)換加載 時間：2021-04-02 14:47:22 抽取轉(zhuǎn)換加載，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一個面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫或文來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換 網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換 時間：2020-12-23 16:16:22 網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換（Network Address Translation，NAT）通過將私有IP地址轉(zhuǎn)換為公有IP地址，允許只擁有私有IP的用戶訪問Internet，有助于緩解IPv4地址枯竭帶來的問題。來自：百科![]()
云知識 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)來自：百科![]()
。 界面左側(cè)是聲音制作頁面，右側(cè)為聲音制作流程。聲音制作錄制教程，可以幫助用戶快速制作聲音。 圖1 定制聲音 配置聲音制作參數(shù) 副文本最多一行 配置聲音制作參數(shù) 區(qū)域 說明 請選擇聲音制作服務(wù) 系統(tǒng)提供如下聲音制作服務(wù)，請選擇一種聲音制作服務(wù)。 基礎(chǔ)版聲音制作：僅需20條語料。音來自：專題
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