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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、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
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本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann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![]()
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![]()
来自：百科![]()
华为云计算 云知识 区域网络学习中心平台 区域网络学习中心平台 时间：2021-05-10 14:48:18 云市场 严选商城 商品介绍 行业解决方案 教育 商品链接：拓维智慧教育云平台；服务商：拓维信息系统股份有限公司 （1）区域网络学习中心 建设完成区域网络学习中心，为全体中小学生来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 Pod详解-外部输入 Pod详解-外部输入 时间：2021-06-30 19:08:06 Pod可以接收的外部输入方式：环境变量、配置文件以及密钥。 1.环境变量：使用简单，但一旦变更后必须重启容器。 Key-value自定义 From 配置文件（configmap）来自：百科![]()
【赛事简介】 华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络AI应用更高效使能网络自动驾驶的云服务平台。为了引导新手在AI领域、网络规建维优业务领域从入门到精通，NAIE打造了网络AI学习赛2021，并有网络AI大神指导你完成从0到1的通关。本学习赛同步开启KPI异常检来自：百科![]()
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的“远程登录”。 根据界面提示登录云服务器。 输入云服务器密码。登录Linux操作系统云服务器请先输入用户名，再输入密码。 步骤四：（可选）购买并挂载数据盘 步骤四：（可选）购买并挂载数据盘 使用快速购买方式创建的 弹性云服务器 默认只分配系统盘，无数据盘。如果当前云服务器系统盘容量来自：专题![]()
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BE算子组成，而数据节点专门接收不同的张量数据，为整个网络提供计算需要的各种输入数据。这个中间图是由计算图和权值构成，涵盖了所有原始模型的信息。中间图为不同深度学习框架到昇腾AI软件栈搭起了一座桥梁，使得外部框架构造的神经网络模型可以轻松转化为昇腾AI处理器支持的离线模型。 2、量化来自：百科![]()
华为云计算 云知识 Data Studio的基本功能有哪些 Data Studio的基本功能有哪些 时间：2021-05-31 18:22:16 数据库 Data Studio的基本功能有对象浏览器、SQL编辑窗口、查询结果窗口、SQL语法助手、存储过程管理、首选项配置等。这些功能的介绍详见相关的知识页。来自：百科![]()
片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用 OCR 。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果，并且这个时候的融合方案已经初步可以使用了。随着数据集的积累，目标检测模型的检测结果也变得更精确。最终能够只使用目标识别方案。来自：百科
