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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(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科
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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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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![]()
更好的訓練效果。 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(chǔ)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(chǔ)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。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(shù)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)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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![]()
越來越多的新業(yè)務需要通過網(wǎng)絡對客戶端軟件進行實時更新，包括APP更新，手游更新等，傳統(tǒng)的下載類業(yè)務也需要支持更多的文件數(shù)量和更大的文件，如果所有的請求都通過源站服務器來處理，服務器和網(wǎng)絡會成為很大的瓶頸，導致下載體驗變差。使用 CDN 下載加速可以將下載量大的內(nèi)容分發(fā)到各地的CDN節(jié)來自：百科![]()
《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機銷量分析》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建智慧路燈應用》 《基于物聯(lián)網(wǎng)平臺的自販機銷量分析》 在線課程 完成使命認證即可免費使用 《人人學IoT》 本課程從物聯(lián)網(wǎng)的背景知識引入，通過物聯(lián)網(wǎng)概述到“云-管-端“的課程體系，涵蓋華為物聯(lián)網(wǎng)認證60%的知識點，帶大家從華為物聯(lián)網(wǎng)入門到精通。來自：專題![]()
場景。 高速行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型真正進入快車道，華為將堅定不移持續(xù)投入，聯(lián)合合作伙伴，深耕公路行業(yè)，做高速公路行業(yè)數(shù)字化的同路人。 華為好望商城 云市場商品 華為好望商城 逆行檢測 通過樣本訓練，獲取車輛模型。通過對視頻畫面中的運動目標進行檢測，過濾出符合車輛模型的運動目標，并進行運來自：云商店![]()
法應用，并實現(xiàn)售賣機的智能化運營，是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應用的完整項目。 開發(fā)者進階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)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(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣節(jié)點（如網(wǎng)關(guān)）上，讓數(shù)據(jù)在最短的時間內(nèi)得到分析和處理，來自：專題![]()
合行業(yè)最新的傳感器技術(shù)、高精度地圖技術(shù)、AI算法、大算力芯片、邊緣計算技術(shù)，構(gòu)建“智慧+感知”能力，生成車輛時空、過車身份、違法抓拍、分米級車輛軌跡、信號燈狀態(tài)等多種精準、高效、實時的元數(shù)據(jù)，為路口精細化管理奠定了完備的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，減輕了中心側(cè)計算、存儲、空間以及網(wǎng)絡的傳輸壓力。 全息路口構(gòu)建城市交通大腦的數(shù)據(jù)底座來自：云商店![]()
據(jù)庫存儲的數(shù)據(jù)量和承載的業(yè)務壓力也不斷增加。數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)也必須隨之變化。 如上的架構(gòu)分類方法，是一種按照主機數(shù)量來區(qū)分的分類方式，分別是單機架構(gòu)和多機架構(gòu)。單機架構(gòu)分為單主機和獨立主機，多機架構(gòu)分為分組和分片。 為了避免應用服務和數(shù)據(jù)庫服務對資源的競爭，單機架構(gòu)也從早期的單主機模來自：百科![]()
恢復到某一已知的正確狀態(tài)的功能。 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展有以下三個特點: 1、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型的發(fā)展上，數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，所以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)模型的發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫模型的劃分維度是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分的一個重要標準。 2、與其他計算機技術(shù)的交叉結(jié)合，計算機來自：百科![]()
視覺、機器學習等）硬件加速的微處理器或計算系統(tǒng)。典型的應用包括機器人學、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)密集型應用或傳感器驅(qū)動的任務。” 本系列課程中，NPU可以特指為昇騰AI處理器。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 華為云微認證：基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 針對網(wǎng)絡模型遷移來自：百科![]()
bool。 不同計算操作支持的數(shù)據(jù)類型不同 數(shù)據(jù)排布格式（format）：多個維度的排布順序。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 華為云微認證：基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 針對網(wǎng)絡模型遷移時常見的算子不支持問題，由昇騰專家傾力打造的在線認證，為您介紹TBE算子開發(fā)流程，使能昇騰的強大算力。來自：百科
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