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  • 深度學習壓縮感知結合 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習壓縮感知結合 相關內(nèi)容
  • 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。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習壓縮感知結合 更多內(nèi)容
  • 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(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    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(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)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(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(nèi)容與應用。
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    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
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    、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
    華為云計算 云知識 態(tài)勢感知價格 態(tài)勢感知價格 時間:2020-12-22 09:12:13 態(tài)勢感知服務提供包年/包月和按需計費的計費模式,詳情以產(chǎn)品價格詳情頁:http://www.cqfng.cn/pricing.html#/ssa信息為準 華為云 面向未來
    來自:百科
    應用各類前沿數(shù)字化技術(SaaS、RPA,云服務等),結合普華永道豐富的數(shù)字化實施經(jīng)驗及定制化產(chǎn)品模型,為您提供便捷高效,高品質的軟件開發(fā)咨詢服務,助力企業(yè)數(shù)字化,智能化轉型落地。 應用各類前沿數(shù)字化技術(SaaS、RPA,云服務等),結合普華永道豐富的數(shù)字化實施經(jīng)驗及定制化產(chǎn)品模型,為
    來自:專題
    真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內(nèi)存占用高,算法延時長的問題,而IoT設備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 態(tài)勢感知的相關介紹 態(tài)勢感知的相關介紹 時間:2021-04-12 20:34:46 云服務器 云計算 網(wǎng)絡安全 安全服務 應用安全 態(tài)勢感知可視化威脅檢測和分析的平臺,集中呈現(xiàn)全局的安全威脅態(tài)勢。 態(tài)勢感知通過采集全網(wǎng)流量數(shù)據(jù)和安全防護設備日志信息,并利用大
    來自:百科
    真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內(nèi)存占用高,算法延時長的問題,而IoT設備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。
    來自:百科
    ,單實例支持超10萬時間線,最大億級時間線。通過采用列式存儲布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時間類型,浮點型)采用不同壓縮算法,相比開源OpenTSDB壓縮率提升10倍,獲得極致壓縮率。支持倒排索引,相對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。另外,IoT數(shù)據(jù)分析服務還提供時序數(shù)據(jù)洞察
    來自:百科
    ,單實例支持超10萬時間線,最大億級時間線。通過采用列式存儲布局,不同數(shù)據(jù)類型(如時間類型,浮點型)采用不同壓縮算法,相比開源OpenTSDB壓縮率提升10倍,獲得極致壓縮率。支持倒排索引,相對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。另外,IoT數(shù)據(jù)分析服務還提供時序數(shù)據(jù)洞察
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    華為云計算 云知識 知識圖譜與大模型結合方法概述 知識圖譜與大模型結合方法概述 時間:2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結了大語
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    能力,關鍵競爭力包含:與華為云IoT相關服務深度預集成,降低開發(fā)門檻;提供極致壓縮率,PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負擔;ServerlessSpark,標準SQL接口,無開發(fā)障礙;內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫,配合BI提供亞秒級查詢響應。 立即學習 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了,新冠疫苗又是如何安全高效到達各地的?
    來自:百科
    華為云計算 云知識 華為云態(tài)勢感知服務設置告警通知 華為云態(tài)勢感知服務設置告警通知 時間:2020-11-18 15:48:59 本視頻主要為您介紹華為云態(tài)勢感知服務設置SA告警通知的操作教程指導。 場景描述: 開啟告警通知后,如果檢測到主機有安全威脅,您會收到告警提醒消息。 華為云
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    交通智能體 TrafficGo基于華為云人工智能和大數(shù)據(jù)技術優(yōu)勢,與交通行業(yè)深度融合,提供“感知-認知-診斷-優(yōu)化-評價”體系化全流程的城市交通綜合治理解決方案,讓交通更智能,讓城市更美好 全息數(shù)據(jù)精準感知 融合交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)十種數(shù)據(jù)源,通過大 數(shù)據(jù)治理 ,構建“人-車-路-環(huán)
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    需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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