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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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華為云計算 云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經網絡為架構，對數(shù)據進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問來自：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 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，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網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![]()
照頁面指引在線進行微認證的購買、學習、實驗、考試及證書獲取。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 3分鐘了解華為云微認證 華為云微認證，一站式在線學習、實驗、考試、認證，快速獲得場景化的技能提升，助你輕松玩轉前沿科技。 立即學習 最新文章 2022第二屆華為大學生電力電子創(chuàng)新大賽來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實景三維建模場景介紹 實景三維建模場景介紹 時間：2021-06-03 18:44:30 華為云實景三維建模提供高性能計算解決方案場景介紹： 衛(wèi)星測繪 使用高精度測繪科研衛(wèi)星，搭配長焦距，大口徑，無畸變的相機，集成高級和穩(wěn)定性光學系統(tǒng)等技術，執(zhí)行對地測繪任務。來自：百科![]()
遷移實施的關鍵指標: 業(yè)務中斷時間 下圖主要從離線遷移和在線遷移的對比上相對形象的做了遷移過程中，業(yè)務流程及業(yè)務停機時間的展示。 停機時間 = 最后一次數(shù)據增量同步時間 + 業(yè)務切換時間 業(yè)務切換：選在業(yè)務量最低時進行，最大幅度降低業(yè)務切換對用戶感受的影響 學習了解更多可前往查看云學院《云遷移基礎》課程。來自：百科![]()
選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合，來提升預測性能 時間序列預測 利用過去數(shù)據預測未來趨勢；可基于時間維度進行自動任務理解和輔助特征工程，來提升時間序列類任務的精度 異常檢測 用于預測數(shù)據集中的異常數(shù)據點；可通過學習正常數(shù)據的特征分布規(guī)律來建立基準模型，可融合多個基準模型提升預測精度并減少誤報和漏報的情況來自：專題![]()
域名備案需要多長時間 域名備案審核包括華為云初審時長和管局審核時長 1、華為云初審： 您提交系統(tǒng)信息后，華為云會在1-2個工作日內為您初步審核，初審通過后整理備案信息和材料提交管局審核。 · 提交管局后，系統(tǒng)注冊的聯(lián)系方式將收到短信、郵件通知。 2、管局審核： 各地管局審核時間不同，一般來自：專題![]()
生產物料預估 基于歷史物料數(shù)據，對生產所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型，并結合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學習、推理平臺預集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應用，降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 使用建模軟件進行物理化 使用建模軟件進行物理化 時間：2021-06-02 14:53:49 數(shù)據庫 使用建模軟件來進行邏輯建模和物理建模，有如下的優(yōu)點： 功能強大而豐富； 正向生成DDL，反向解析； 在邏輯模型和物理模型中自由切換使用視圖； 全面滿足建模中的各種需求，高效進行建模。來自：百科![]()
手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。 目標學員 需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：描述深度學習框架是什么；列舉主流深度學習框架有哪些；了解Pytorch來自：百科![]()
頻率來完成多個算子的執(zhí)行，提升性能，而且降低對硬件資源的需求。 4、序列化 編譯后產生的離線模型存放于內存中，還需要進行序列化。序列化過程中主要提供簽名功能給模型文件，對離線模型進行進一步封裝和完整性保護。序列化完成后可以將離線模型從內存輸出到外部文件中以供異地的昇騰AI芯片調用和執(zhí)行。來自：百科
