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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：百科較為準確的預測結果，這一過程便依賴于華為自研的深度學習框架MindSpore。 MindSpore的“學習”過程 MindSpore當前已經部署在ModelArts的開發(fā)環(huán)境和訓練環(huán)境中，同時提供了閾值算法供開發(fā)者直接使用，它的學習過程如下圖所示，簡單總結一下： 1. 使用Min來自：百科
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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，并且在某些問題上已經達到來自：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![]()
值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數據，同時也需要機器擁有處理龐大數據的能力，在現實世界中部署神經網絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 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搜索輕量級網絡。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![]()
經驗，在國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數1700，擅長大規(guī)模視覺識別、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：來自：百科![]()
農業(yè)物聯(lián)網的特點 農業(yè)物聯(lián)網常見場景 生態(tài)匯聚 構建涉農主體大數據應用與服務的生態(tài)圈，在云平臺上匯聚整個農業(yè)產業(yè)鏈上下游企業(yè)及生產性服務業(yè)，推動生產資源要素在產業(yè)鏈上的合理配置，優(yōu)化產業(yè)結構，推動供給側改革，促進農業(yè)的轉型升級 數據共享 整合農、林、牧等各個系統(tǒng)大數據，構建智慧農業(yè)大數據平來自：專題![]()
和使用 GaussDB數據庫 。 本課程講述了 GaussDB 的所有工具使用，方便用戶學習和查看。學習本課程之前，需要了解操作系統(tǒng)知識，C/Java語言，熟悉C/Java的一種IDE與SQL語法。 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV來自：百科![]()
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達國家，從人均產出、農業(yè)機械化率和農業(yè)信息化率等關鍵指標看，我國農業(yè)發(fā)展有著巨大的提升空間。 更為迫切的是，糧食安全已成為國家安全重要基礎，尤其種業(yè)安全領域，要把農業(yè)“芯片”技術牢牢掌握在中國人自己手里，真正實現“中國飯碗主要裝中國糧”。綠色、安全、高效的農業(yè)是確保國家糧食持續(xù)穩(wěn)來自：百科![]()
動調節(jié)上述元素的闕值，做到一定程度上的種植。 在郇旗的設想中，“智慧大棚”未來還將擁有人工智能加持，如通過AI視覺識別病蟲害，自動報警，判斷病蟲害種類自動調整大棚參數，自動實施除蟲方案等。一方面減少因病蟲害造成的減產和農藥噴灑，另一方面進一步解放勞動力。利用AI還可以對作物結果數來自：百科![]()
《EC-IoT物聯(lián)網技術開發(fā)實戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實時性、安全性和可靠性有嚴格要求的應用部署在靠近數據源頭的網絡邊緣節(jié)點（如網關）上，讓數據在最短的時間內得到分析和處理，將私密性數據限制在最小的網絡范圍內，并通過減少數據流轉的次數降低數據失真的幾率。數據在網絡邊緣進行聚合、存儲和來自：專題![]()
《EC-IoT物聯(lián)網技術開發(fā)實戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實時性、安全性和可靠性有嚴格要求的應用部署在靠近數據源頭的網絡邊緣節(jié)點（如網關）上，讓數據在最短的時間內得到分析和處理，將私密性數據限制在最小的網絡范圍內，并通過減少數據流轉的次數降低數據失真的幾率。數據在網絡邊緣進行聚合、存儲和來自：專題![]()
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展示和講解復雜的微工廠運行模式。 ②耕地面積、農產品價格與集團化肥產品銷量分析 通過抓取全國的耕地面積、農產品價格等數據，結合集團化肥產品在各區(qū)域的銷售量，對外分析和展示產品的銷售情況。 ③中心機房運行情況監(jiān)控 實時展示集團專線的連接情況、服務器的運行情況、機房的溫度濕度、UPS來自：云商店![]()
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