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  • 药物筛选模型深度学习 内容精选 换一换
  • 华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间:2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特
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    华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识,其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员
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    从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间:2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一,应用日益广泛。 语音识别 、自动 机器翻译 、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉,深度学习已经渗入到我们生活中的每个
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  • 药物研发:提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物知识图谱,支撑药企高效的开展药物研发工作。 医疗智能体 深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程,让药企能更快速高效地完成药物研发,节约研发成本。 医疗影像:提供医疗影像大数据的智能标注、难例筛选和自动学习服务,使用AI辅助诊断,完成病例分析、病
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    。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。
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    度气象特征。 盘古药物分子大模型 华为云盘古药物分子大模型,赋能药物研发的全链条任务,旨在帮助医药企业机构显著提升药物研发的效率。囊括了大规模药物虚拟筛选、分子动力学模拟等传统CADD药物研发软件,基于AIDD的蛋白质结构预测、分子属性预测等服务。助力新靶标药物的发现,让医药公司搭乘AI辅助药物研发的“快车”。
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    华为云计算 云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度学习)算法,结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练,让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时,更好的了解人工智能的相关内容与应用。
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    云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间:2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。
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    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
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    、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
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    Snap申报的大模型辅助系统测试代码生成,荣获2023年AI4SE “银弹”优秀大模型案例。 此前,大模型辅助系统测试代码生成案例也入选了由中国人工智能产业发展联盟组织评选的2023年AIIA人工智能十大潜力案例。 华为云参编信通院“代码大模型标准” 为进一步发挥大模型等AI技术在软
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    对载量。 抗病毒药物研发 计算机辅助药物筛选根据病毒靶点和小分子药物的3D结构,计算病毒蛋白与药物之间的结合能量,实现从成千上万的小分子库中筛选出与病毒结合最紧密的候选药物,从而快速为药物研究和临床试验提供方向。 药物筛选通常分为靶点蛋白确定、候选药物小分子筛选、试验验证、临床验证四大阶段。
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    因此,成都大学附属医院选择华为云学习培训产品——时习知,致力于改变以往传统培训模式耗时耗力、规模有限、效果不佳等种种弊端。 时习知线上学习平台能突破时空限制,视频、音频等学习资源可留存,方便临床工作人员利用空隙时间学习和回看; 有助于医院便捷地统计临床学习情况和考核情况,为优化培训内
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    支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 华为云 面向未来的智能世界,数字化
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    ModelArts特色功能如下所示: 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。
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    控、资源协调快-上 相关推荐 方案概述:应用背景 方案概述:应用背景 方案概述:应用背景 方案概述:优势 虚拟药物筛选简介:新型冠状病毒(COVID-19)虚拟药物筛选 组网需求 附录:背景信息: 全文检索概述:使用场景 方案概述:优势 应用场景 医疗健康:行业现状及痛点 医院信息查询:查询医院信息
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    AI 平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理
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    ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练,俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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    低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和低
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    华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间:2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下: 名称定义:逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名;物理模型需要考虑到数据库产品限制,比如不能出现非法字符,不能使用数据库关键词,不能超长等约束;
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