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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科来自：百科
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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![]()
华为云计算 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来自：百科![]()
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。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![]()
自适应算法：当出现过多告警时，自动调整算法参数抑制告警。 毛刺信号自动过滤：自动过滤掉偶然出现离散的毛刺信号，避免误报。 图1运维指标智能分析 巡检与问题定界 日常运维中，遇到异常难定位、日志难获取等问题，需要一个监控平台对资源、日志、应用性能进行全方位的监控。 AOM 深度对接应用服务，一站式收集基础设施、来自：百科![]()
法等，实现点-线-面信号配时优化，提升交通效率，保障通行 区域联动优化：从单路口信号灯控制、干线协调优化，到区域内多个相邻路口协同优化，覆盖点-线-面，实现区域内通行能力全局最优 精细化时段划分：基于早晚高峰和平峰期不同时间段交通特点划分时段，提供差异化信号配时，7*24小时全天候运行来自：百科![]()
二进制SCA检测处理流程： 从检测流程和方法中可以看出特征库中保存的特征来源并没有规定一定从二进制文件中生成，而是只要满足特征库中的特征必须和二进制中生成的特征要一致，因为计算相似度时其中一个输入的特征是从二进制文件中提取到的。很明显特征库中特征来源无非就2条路径：一条来自二进制文件，另外一条那就是来自生成二进制的源代码。来自：百科![]()
建立交通知识图谱，精准挖掘历史和实时的路网供给能力画像、人车出行特征画像。为城市数以千计的路口-道路-区域构建专属健康档案，实现交通拥堵成因智能化诊断 区域协同、时空结合交通优化 基于强大的人工智能算力和算法，实现信号配时的区域协同优化以及实时智能自适应优化，通行延误降低超过15%来自：百科![]()
华为云计算 云知识 A8+协同管理软件组织模型及权限管理-应用特征 A8+协同管理软件组织模型及权限管理-应用特征 时间：2021-07-20 11:38:37 云市场 严选商城 企业应用 销售管理 商品介绍 商品链接：致远协同管理软件；服务商：北京致远互联软件股份有限公司 >>>选自致远互联《致远来自：云商店![]()
针对您所处的行业，您需要深度分析业务对于设备（硬件资源、电池、性能等）、网络实时性及网络覆盖度等要求，确保现有设备满足业务需求。典型案例如下表所示。 典型行业 设备特征 技术关注点 智慧抄表 接入设备数量多、电量有限、设备常常分布在地上或地下多个区域，要求有信号覆盖。 设备数量多，接来自：百科![]()
手把手教你玩转 人脸识别 ，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节来自：百科
