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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)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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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)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，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
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。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![]()
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年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(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![]()
一，基于腦影像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對(duì)AD早期識(shí)別和及時(shí)預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，來(lái)自：百科![]()
布；建設(shè)管理制度，治標(biāo)治本。 機(jī)場(chǎng)主題庫(kù) 通過(guò)梳理主題域的概念和實(shí)體關(guān)系，構(gòu)建全面覆蓋機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)使能需求的數(shù)據(jù)模型，從而指導(dǎo)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的全過(guò)程，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。 優(yōu)勢(shì) 支持20+多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成，提供機(jī)場(chǎng)全場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)的八大主題域基礎(chǔ)模型，融合形成全量數(shù)據(jù)底座。 運(yùn)用數(shù)據(jù)服來(lái)自：百科![]()
適應(yīng)性:WordPress可以適應(yīng)不同的需求,無(wú)論是個(gè)人博客、小型商業(yè)網(wǎng)站還是大型企業(yè)網(wǎng)站。3. 主題和插件系統(tǒng):WordPress擁有一個(gè)龐大的主題和插件系統(tǒng),用戶可以根據(jù)自己的需求選擇不同的主題和插件,使得網(wǎng)站更加美觀和功能更加豐富。4. 社區(qū)支持:WordPress擁有一個(gè)龐大的社區(qū)來(lái)自：專題![]()
藥物研發(fā)：提供多個(gè)藥物研發(fā)AI模型、AI算法、藥物知識(shí)圖譜，支撐藥企高效的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學(xué)習(xí)算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過(guò)程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標(biāo)注、難例篩選和自動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)，使用AI輔助診斷，完成來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)）對(duì) 數(shù)據(jù)湖 的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來(lái)自：百科![]()
費(fèi)用。 二、多家云廠商模型 在實(shí)際項(xiàng)目中，很多客戶會(huì)使用多家 CDN 廠商+一家對(duì)象存儲(chǔ)，或者使用多家CDN廠商+多家對(duì)象存儲(chǔ)，那么我們舉幾個(gè)例子來(lái)分析下不同場(chǎng)景的成本模型并給出建議的最佳實(shí)踐。 1.A廠商CDN+B廠商對(duì)象存儲(chǔ) 比如使用華為云CDN+其他云對(duì)象存儲(chǔ)，則架構(gòu)及成本構(gòu)成如下：來(lái)自：百科![]()
支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自：專題![]()
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合來(lái)自：專題![]()
AIOps長(zhǎng)期發(fā)展的思路是小模型和大模型相結(jié)合的形態(tài)，相互取長(zhǎng)補(bǔ)短。 小模型場(chǎng)景：故障感知和定位等確定性和量化的場(chǎng)景，這種場(chǎng)景使用傳統(tǒng)的小模型，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法更準(zhǔn)確?？捎^測(cè)數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采，配合多維度指標(biāo)檢測(cè)算法，能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場(chǎng)景：故障根因分析要梳理出上來(lái)自：百科![]()
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•不想因?yàn)榉治鰳I(yè)務(wù)影響在線業(yè)務(wù) 優(yōu)勢(shì)： 熟悉的SQL體驗(yàn) DLI 的SQL語(yǔ)法全兼容關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003，0學(xué)習(xí)成本，使用習(xí)慣保持一致 極致性能 DLI采用分布式內(nèi)存計(jì)算模型，輕松處理海量數(shù)據(jù) 建議搭配使用： 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 電商行業(yè) 精準(zhǔn)營(yíng)銷 電商行業(yè)需要獲取多個(gè)途徑的信息做關(guān)聯(lián)來(lái)自：百科
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