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本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學習的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章來自：百科
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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容與應用。來自：百科![]()
好的訓練效果。 本次訓練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學習的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同，此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作來自：百科![]()
至超越了人類的水平。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參、模型選擇的基本方法。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![]()
行業(yè)重塑 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構，多樣化的部署模式 技術扎根 全棧技術創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts，成立大模型高質量數(shù)據(jù)聯(lián)盟來自：專題![]()
如何選擇文字識別 OCR 套餐包的區(qū)域 不同的地域之間資源包不互通，每個地域需分別購買，請根據(jù)您的實際需求慎重選擇。各服務所部署區(qū)域請參見終端節(jié)點。 請先確定使用的服務與區(qū)域之后再購買相應區(qū)域的套餐包。 圖片文字提取工具使用視頻教程 幫助您快速了解華為云文字識別OCR工具的使用 了解更多 文字識別來自：專題![]()
通用 表格識別 ：提取表格內的文字和所在行列位置信息，適應不同格式的表格。同時也識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復結構化信息。 了解更多 圖片讀取文字使用流程簡介 韓文識別是指對圖像中的打印字符進行檢測識別，通過調用API，識別圖片中的文字，并返回JSON格式的識別結果。本文介紹圖片讀取文字使用流程簡介來自：專題![]()
華為云計算 云知識 多主架構的優(yōu)缺點 多主架構的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:36:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 多主架構 數(shù)據(jù)庫服務器互為主從，同時對外提供完整的數(shù)據(jù)服務。 優(yōu)點 資源利用率較高的同時降低了單點故障的風險。 缺點 雙主機都接受寫數(shù)據(jù)，要實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙來自：百科![]()
程語言的SDK供您使用 了解更多 通用類提取圖片文字功能介紹 通用表格識別：提取表格內的文字和所在行列位置信息，適應不同格式的表格。同時也識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復結構化信息。 通用表格識別：提取表格內的文字和所在行列位置信息，適應不同格式的表格。同來自：專題![]()
華為云計算 云知識 共享存儲多活架構的優(yōu)缺點 共享存儲多活架構的優(yōu)缺點 時間：2021-07-01 09:41:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 共享存儲的多活架構(Shared-Disk) 共享存儲的多活架構是一種較為特殊的多主架構，它解決了主從設備之間數(shù)據(jù)同步帶來的數(shù)據(jù)一致性問題。數(shù)據(jù)來自：百科![]()
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格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復結構化信息。 提取表格內的文字和所在行列位置信息，適應不同格式的表格。同時也識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復結構化信息。 網(wǎng)絡圖片識別 自動識別網(wǎng)絡圖片內的所有文字及其對應位置信息，并能根據(jù)識別出來的結果進來自：專題![]()
進一步的數(shù)據(jù)挖掘后處理操作。 智能分類識別 自動檢測定位圖片上指定要識別的票證，一次掃描即可識別票證的位置坐標、結構化識別的內容以及對應的類別。 通用表格識別 提取表格內的文字和所在行列位置信息，適應不同格式的表格。同時也識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復結構化信息。來自：專題![]()
火車票識別：支持對紅、藍火車票上的主要字段進行結構化識別，包括車票號碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價、席別、姓名等 定額發(fā)票識別：支持對定額發(fā)票中的發(fā)票代碼、發(fā)票號碼、金額信息、發(fā)票地址等信息的結構化識別 車輛通行費發(fā)票識別：支持對車輛通行費發(fā)票中的關鍵文字信息的結構化識別 飛機行程單識來自：百科
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