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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(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(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
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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(luò)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 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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(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(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)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(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學習，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學習的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學練考，零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學練考，輕松Get新知識 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展，來自：專題![]()
離保證高可靠，內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB：集成OpenTSDB來支持時序數(shù)據(jù)的高效存儲與查詢。對OpenTSDB源碼深度優(yōu)化，性能較之社區(qū)OpenTSDB版本提升30%+。 集成GeoMesa：引入地理大數(shù)據(jù)處理套件GeoMesa，存儲和分析海量時空(spatio-te來自：百科![]()
網(wǎng)絡(luò)人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡(luò)人工智能聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎(chǔ)與實踐。時空預(yù)測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術(shù)開發(fā)硬盤異常檢測模型。來自：百科![]()
來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云IoT掃地僧帶你探索全時空智能城市背后的奧秘 華為云IoT掃地僧帶你探索全時空智能城市背后的奧秘 時間：2022-10-27 15:20:29 物聯(lián)網(wǎng) 為解決城市發(fā)展難題，實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展，智慧城市成為了未來城市發(fā)展的重要趨勢。未來，5G來臨智慧城市還來自：百科![]()
建日志分析平臺，在運維上進行業(yè)務(wù)日志分析和監(jiān)控，在運營上進行流量分析等等。 日志分析服務(wù) 日志分析服務(wù)（Log Analysis Service, 簡稱 LOG ）一站式海量實時日志分析服務(wù)，提供日志實時采集、智能分析與可視化、轉(zhuǎn)儲等功能。提供端到端的快速、易用、豐富的日志分析平臺 數(shù)據(jù)湖 治理中心來自：專題![]()
的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專屬健康檔案，實現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷 區(qū)域協(xié)同、時空結(jié)合交通優(yōu)化 基于強大的人工智能算力和算法，實現(xiàn)信號配時的區(qū)域協(xié)同優(yōu)化以及實時智能自適應(yīng)優(yōu)化，通行延誤降低超過15%。提供時空結(jié)合的交通組織優(yōu)化建議，通過精準高效的交通仿真和評估支撐決策 “智能終端-智能路口-交通智能運營平臺”全景架構(gòu)來自：百科![]()
合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準感知，無法支撐實時自動預(yù)警和精細化分析診斷 問題識別診斷靠人工，效率低 問題識別依賴大量人工投入，發(fā)現(xiàn)不及時，分析不徹底。問題解決依賴專家經(jīng)驗，無法規(guī)模復(fù)制和擴展 全局優(yōu)化弱，應(yīng)急處理慢 缺乏區(qū)域協(xié)同、時空結(jié)合的全局交通優(yōu)化能力。依賴人工操作，缺乏自動化智能化實時應(yīng)急處理和協(xié)調(diào)能力來自：百科![]()
ussDB數(shù)據(jù)庫如何進行分析。 幫助文檔 什么是 GaussDB 分析？ 什么是GaussDB分析？ GaussDB分析是指對GaussDB的性能瓶頸點進行分析、通過系統(tǒng)資源、吞吐量、負載等因素來幫助定位和分析性能問題，使系統(tǒng)性能達到可接受的范圍。在這個分析、調(diào)優(yōu)的過程中需要綜合考慮來自：專題![]()
GeoMesa的時空大數(shù)據(jù)查詢、分析能力。 GeoMesa是一個基于HBase的分布式的，可伸縮的開源時空數(shù)據(jù)庫。GeoMesa利用高度并行化的索引策略，為用戶提供基于HBase的空間與時間數(shù)據(jù)查詢與處理能力。 GeoMesa適用場景 GeoMesa支持毫秒級時空查詢，可用于存儲，索引和查詢各類用戶GIS數(shù)據(jù)。來自：百科
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