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  • 深度學習應用在工業(yè)檢測 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(jié)構(gòu)。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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  • 深度學習應用在工業(yè)檢測 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(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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  • 深度學習應用在工業(yè)檢測 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(gòu)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
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    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(gòu)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
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    華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間:2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預測程序,通過機器學習構(gòu)建硬盤故障預測模型,對數(shù)據(jù)
    來自:百科
    華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 時間:2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù),參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)(訓練數(shù)據(jù)集),訓練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI(測試數(shù)據(jù)集)中的異常。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021日志異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021日志異常檢測 時間:2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-日志異常檢測:大規(guī)模通信設備在運行中會產(chǎn)生海量日志,日志記錄了設備的運行狀態(tài),通過收集并分析日志,可以發(fā)現(xiàn)
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    華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)可以應用在哪些領域 GaussDB(DWS)可以應用在哪些領域 時間:2021-06-17 11:32:01 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)可廣泛應用于金融、車聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個領域,2017~2019已連續(xù)三年入選G
    來自:百科
    華為云 Web應用防火墻 WAF對網(wǎng)站業(yè)務流量進行多維度檢測和防護,結(jié)合深度機器學習智能識別惡意請求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。 華為云Web應用防火墻 WAF 對網(wǎng)站業(yè)務流量進行多維度檢測和防護,結(jié)合深度機器學習智能識別惡意請求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。
    來自:專題
    02:18 網(wǎng)站安全檢測 域名認證的操作流程 網(wǎng)站安全檢測 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務 02:27 網(wǎng)站安全檢測 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務 網(wǎng)站安全檢測 主機掃描的操作流程 04:54 網(wǎng)站安全檢測 主機掃描的操作流程 網(wǎng)站安全檢測 查看漏洞檢測日志 02:07 網(wǎng)站安全檢測 查看漏洞檢測日志 網(wǎng)站安全檢測
    來自:專題
    人員倒地檢測 人員倒地檢測 時間:2021-01-12 15:17:56 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城人員倒地檢測,是針對出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進行倒地檢測,算法采用機器視覺圖像感知技術,通過計算機視覺技術及深度學習技術,對人員的精確檢測跟蹤,實現(xiàn)對人體倒地檢測分析檢測。
    來自:云商店
    達90%以上。 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),釋放工業(yè)生產(chǎn)力新潛能:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代數(shù)字技術與工業(yè)領域深度融合的新型基礎設施。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設,一方面要實現(xiàn)海量的設備互聯(lián)、狀態(tài)可視,另一方面要利用 數(shù)據(jù)治理 、人工智能的技術挖掘海量數(shù)據(jù)背后的價值,釋放工業(yè)生產(chǎn)力。 華為云Stack 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方案可提供
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    漏洞掃描服務是針對網(wǎng)站進行漏洞掃描的一種安全檢測服務,目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描多項服務。用戶新建任務后,即可人工觸發(fā)掃描任務,檢測出網(wǎng)站的漏洞并給出漏洞修復建議。 漏洞掃描服務是針對網(wǎng)站進行漏洞掃描的一種安全檢測服務,目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描
    來自:專題
    華為云計算 云知識 應用在虛機和容器場景下如何優(yōu)雅上下線 應用在虛機和容器場景下如何優(yōu)雅上下線 時間:2023-05-12 15:49:46 微服務引擎CSE 服務入口>> 一、微服務應用上/下線發(fā)布過程中存在的問題 在應用上下線發(fā)布過程中,如何做到流量的無損上/下線,是一個系統(tǒng)能
    來自:百科
    他云存儲服務, 實時流計算服務 直接從DIS讀取數(shù)據(jù),實時分析數(shù)據(jù)流(故障檢測、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析、指標預警等等),實時把流分析結(jié)果持久化或推送告警通知。 場景優(yōu)勢 豐富的IoT SQL函數(shù):區(qū)域檢測函數(shù)、偏航檢測函數(shù)、相對位置判斷等常用的IoT函數(shù)。 高吞吐低時延:使用Apache
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    華為云計算 云知識 工業(yè)視覺的優(yōu)勢 工業(yè)視覺的優(yōu)勢 時間:2020-08-20 09:23:53 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測產(chǎn)品的缺陷,不僅使得檢測產(chǎn)品速度慢、效率低下,而且在檢測過程中容易出錯,導致誤檢、漏檢等問題?;跈C器視覺的質(zhì)檢方案,通過云端建模分析與邊緣實時決策
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