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- 深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)蚊子飛行軌跡 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
，機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進(jìn)離場(chǎng)排序、智能化機(jī)場(chǎng)運(yùn)行等場(chǎng)景，輔助業(yè)務(wù)決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用，打造智慧化空管來(lái)自：百科![]()
事件，秒級(jí)上報(bào)告警，更快解決突發(fā)擁堵 交通態(tài)勢(shì)研判 基于對(duì)多源數(shù)據(jù)的融合分析和深度挖掘，數(shù)字化還原全網(wǎng)交通道路實(shí)際狀況，并識(shí)別常發(fā)擁堵路口、路段和干線。同時(shí)基于交通歷史規(guī)律，結(jié)合天氣、假日情況，精確預(yù)測(cè)交通未來(lái)狀況，支撐出行信息誘導(dǎo)發(fā)布 路況實(shí)時(shí)查看：實(shí)時(shí)掌握全市宏觀交通狀態(tài)，中觀區(qū)域路況，微觀洞察交通瓶頸路口來(lái)自：百科![]()
方案包括： 1.疫情車輛管理：包括疫區(qū)車輛監(jiān)控、疫區(qū)車輛軌跡； 2.人員管理：包括口罩檢測(cè)、體溫檢測(cè)、人群聚集告警、關(guān)鍵崗位在崗檢測(cè)、人流統(tǒng)計(jì)&熱力圖； 3.遠(yuǎn)程協(xié)同包括：Welink健康打卡、Welink事件中心、Welink防疫知識(shí)學(xué)習(xí)考試、解放云盤資料共享、防疫資產(chǎn)管理； 4.園區(qū)來(lái)自：云商店![]()
方案亮點(diǎn) 1、更高效：7*24小時(shí)，住宅樓外立面實(shí)時(shí)進(jìn)準(zhǔn)檢測(cè) 2、更智能：可實(shí)現(xiàn)對(duì)高空拋物的實(shí)時(shí)檢測(cè)和自動(dòng)告警，顯示落物軌跡并將相關(guān)視頻和圖像進(jìn)行保存 3、更精準(zhǔn)：通過(guò)深度學(xué)習(xí)等算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥(niǎo)等影響 4、更人性：交互式操作，簡(jiǎn)單易懂，安裝方便 5、易擴(kuò)展：可隨需進(jìn)行算法升級(jí)和能力擴(kuò)展來(lái)自：云商店![]()
評(píng)審過(guò)程中評(píng)審方團(tuán)隊(duì)與被評(píng)審方團(tuán)隊(duì)的遠(yuǎn)程協(xié)作 • 評(píng)審過(guò)程全記錄 • 提高定期評(píng)審效率 • 降低非必要差旅 供應(yīng)商飛行檢查 • 無(wú)需出差，遠(yuǎn)程完成飛行檢查 • 無(wú)需到現(xiàn)場(chǎng)，完成現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題記錄 • 飛行檢查的隨機(jī)性大大提高 • 降低飛行檢查成本 • 減少SQE頻繁差旅 • 供應(yīng)商質(zhì)量行為方式改善 供應(yīng)鏈質(zhì)量改進(jìn) • 第一時(shí)間了解客戶現(xiàn)場(chǎng)與供應(yīng)商現(xiàn)場(chǎng)來(lái)自：云商店![]()
-92）第549條中規(guī)定，“無(wú)人駕駛航空器航行服務(wù)提供方應(yīng)當(dāng)妥善保管無(wú)人駕駛航空器飛行活動(dòng)數(shù)據(jù)記錄，確保記錄不會(huì)遭到破壞、篡改和盜竊。” 同期，中國(guó)民用航空局發(fā)布《基于 區(qū)塊鏈 的民用無(wú)人駕駛航空器飛行數(shù)據(jù)存證技術(shù)要求》，提出基于區(qū)塊鏈的無(wú)人機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)存證技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法要求，建立基于區(qū)來(lái)自：百科![]()
HBase原生接口：兼容原生HBase接口，架構(gòu)高可用，存儲(chǔ)和計(jì)算分離保證高可靠，內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB：集成OpenTSDB來(lái)支持時(shí)序數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與查詢。對(duì)OpenTSDB源碼深度優(yōu)化，性能較之社區(qū)OpenTSDB版本提升30%+。 集成GeoMesa：引入地理大來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測(cè)2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測(cè)2019 時(shí)間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來(lái)自：百科![]()
。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測(cè)。 AI開(kāi)發(fā)的目的是什么 AI開(kāi)發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過(guò)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整來(lái)自：百科![]()
，我們就來(lái)學(xué)習(xí)下配置操作。 檢索人員路徑 1. 單擊跟蹤圖標(biāo)，進(jìn)入人員路徑跟蹤頁(yè)面。 2. 單擊“載入地圖”，從U盤導(dǎo)入攝像機(jī)實(shí)際所在地的平面圖。 3. 勾選“編輯”后，拖動(dòng)各個(gè)通道（通道1、通道2...）至攝像頭實(shí)際位置。 4. 點(diǎn)擊播放圖標(biāo)，可在地圖中顯示運(yùn)動(dòng)軌跡。 5. 單來(lái)自：云商店![]()
隊(duì)與被評(píng)審方團(tuán)隊(duì)的遠(yuǎn)程協(xié)作；評(píng)審過(guò)程全記錄；提高定期評(píng)審效率；降低非必要差旅。 ③供應(yīng)商飛行檢查：無(wú)需出差，遠(yuǎn)程完成飛行檢查；無(wú)需到現(xiàn)場(chǎng)，完成現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題記錄；飛行檢查的隨機(jī)性大大提高；降低飛行檢查成本；減少SQE頻繁差旅；供應(yīng)商質(zhì)量行為方式改善。 ④供應(yīng)鏈質(zhì)量改進(jìn)：第一時(shí)間了解客戶來(lái)自：云商店
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