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成。输入层用于输入数据；卷积层通过卷积运算对输入进行局部特征提取；池化层通过下采样的方式降低特征图的分辨率，从而降低输出对位置和形变的敏感度，同时还可降低网络中的参数和计算量；全连接层将局部特征通过权值矩阵组装成完整的图像，完成特征空间到真实类别空间的映射，最终的图像分类便是由全来自：百科
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算法和应用示例。 课程简介 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云来自：百科![]()
方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度：计算相似性的常见方法（28种）是将一段二进制代码表示为向量或一组特征，使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度：对于多维向量数据相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。来自：百科![]()
类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。来自：百科![]()
值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台来自：百科![]()
、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络来自：百科![]()
数据，再通过机器学习、NLP、CFG调用图、DFG数据流图等等匹配算法进行代码相似度的检测，这种基于语义的代码相似度检测与基于文本相似度检测相比准确率高； 2.3 具备包管理机制的语言，比如Java、Go，可以通过引用的开源软件包信息来实现开源软件的关联分析，这种方法可以几乎可以来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测 时间：2021-01-05 11:41:15 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测基于网络人工智能(NAIE)训练平台的硬盘异常预测程序，通过机器学习构建硬盘故障预测模型，对数据来自：百科![]()
华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测 华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测 时间：2021-01-05 11:40:25 华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测提供某运营商的KPI真实数据，参赛选手需要根据历史40天异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续17天内各KPI（测试数据集）中的异常。来自：百科![]()
1秒。 清晰度检测 清晰度检测有以下应用场景： 企业表单验证 基于图像清晰度检测技术，对于企业上传的数据表单，自动对图像的清晰度进行判断并量化，减少二次上传，降低人工成本。 场景优势如下： 准确率高：准确检测图像清晰度，并进行量化。 提升企业效率：对模糊的数据表单自动检测，减少人工复查，提升工作效率。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为网络AI学习赛2021日志异常检测 华为网络AI学习赛2021日志异常检测 时间：2021-01-05 11:45:27 华为网络AI学习赛2021-日志异常检测：大规模通信设备在运行中会产生海量日志，日志记录了设备的运行状态，通过收集并分析日志，可以发现来自：百科![]()
文字转换成语音 适用于哪些场景 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析来自：专题![]()
14:40:58 【摘要】 二进制SCA检测技术在安全审计、漏洞检测中起到了很大作用，业界二进制SCA检测技术基本原理都是基于特征库，利用算法进行相似度计算，从而检测出二进制程序中引用了哪些开源软件及对应的版本号信息，因此特征库的全面性和及时性对二进制SCA检测结果起到至关重要的作用，本文简来自：百科![]()
包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：来自：百科
