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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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华为云计算 云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间：2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问来自：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![]()
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![]()
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案 插件应用集成 通用插件开发模型，与预置插件相匹配使用，提高应用程序的灵活性 行业数据分析 对行业结构化数据进行多维度分析，通过数据清洗、数据转换、数据构建进行数理逻辑推算，输出结果，深度挖掘数据规律和背后趋势，更好实现智能决策 盘古CV大模型功能介绍 基础模型 支持图像分类、来自：专题![]()
华为云计算 云知识 计算机视觉基础：语义理解 计算机视觉基础：语义理解 时间：2020-12-15 10:08:35 通过学习，您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点，并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识，初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。 讲师介绍来自：百科![]()
大数据分析学习与微认证 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 大数据分析学习课程与认证 课程结合实践，借助配套的实验环境，一站式学练考，轻松Get新知识 随着大数据、云计算的发展，来自：专题![]()
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景，可以更全面地对城市中复杂多变的场景进行智能识别。 知识计算服务可以实现快速分析、精准分类。我们知道辖区居民可以通过电话、官网、邮箱等多渠道反馈民意诉求，知识计算服务结合自然语言处理(NLP)、语义识别等技术，将数据中蕴含的关键要素、要素之间的关联关系、事件处置决策过程中产生的来自：百科![]()
在原有热线的诉求登记、受理、分拨以及反馈平台基础上，华为云加入了大数据、NLP以及知识图谱等新技术。 华为云EI语义团队负责解决方案中的语义挖掘，贡献了话题挖掘、责任主体挖掘、情绪识别、处置措施挖掘等数十个模型，是解决方案亮点与核心竞争力的基础。此外，华为云EI图计算引擎团队、EI知识图谱团队也提供了有力的技术支撑。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 图引擎服务语义搜索Demo 图引擎服务语义搜索Demo 时间：2020-11-25 11:05:08 本视频主要为您介绍图引擎服务语义搜索Demo的操作教程指导。 场景描述： 视频图中的语义搜索是一种新型的图计算应用方向。 通过构建图片中的事物的语义关系网络，可以快速搜索到符合场景及描述的相关图片。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 自然语言处理理论、应用与实验 自然语言处理理论、应用与实验 时间：2020-12-15 10:44:52 HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要方向，是一门融语言学、计算机科学、数学为一体的科来自：百科![]()
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细颗粒度检测方法：经过源代码—>词法分析—>Token提取—>语法分析—>AST抽象语法树—>语义分析过程来提取相应的数据，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J来自：百科
