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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 面向未来的智能世界，数字化来自：百科的深度学习。 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。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科
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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![]()
更好的训练效果。 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，上一层的输出来自：百科![]()
至超越了人类的水平。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 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![]()
构建、代码测试、流水线等的关键特性。开发者在掌握前沿研发理念的同时，也能深度了解CodeArts是如何融合华为在软件开发领域的丰富经验以及开发工具上的能力积累。以CodeArts IDE Online为例，已有超过1万名华为内部开发人员据此完成海量版本的迭代和需求开发，效率提升数倍。来自：百科![]()
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默认情况下，同一个VPC的所有子网内的 弹性云服务器 均可以进行通信，不同VPC的弹性云服务器不能进行通信。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云服务器提供访问策略。安全组创建后，用户可以在安全组中定义各种访问规则，当弹性云服务器加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。来自：百科![]()
加容易的编程和运行方式。在此基础上，未来面向云的编程范式，是把云的基础设施看作单台机器，把函数看作进程或者线程，把状态看作私有内存，把数据抽象看作共享内存，把数据流看作文件系统——这就是分布式内核‘元戎’的核心思想，开发者就可以基于元戎快速开发分布式程序了。” 随着研发的深入，从来自：百科![]()
CPU服务器或者海光CPU服务器上选定一个地方放置。 2、考虑不同CPU架构之间的差异，支持亲和性部署 想象下你有几个编制不同、演奏方式不同的乐队，为了每次收到新的曲子，都能最快的编排出来，你需要提前收集这几个乐队的架构、声部、主要领队人等等，把这些信息登记在册。之后再收到新的曲子，只需查阅之前的记录，就可以实现人员的精准分工了。来自：百科![]()
百度搜不出来，是因为百度需要收录你的网站。理论上，如果没有在文件里禁止百度蜘蛛爬行的话，百度会自动收录的，但收录会比较久。所以，一般情况下采用提交自己的网址，来达到快速被百度等搜索引擎收录的效果。 ▪ 设置页面SEO，通过搜索引擎优化，可让网站的关键词被搜索引擎收录并在搜索结果中来自：专题![]()
工作就是不断地解决问题，获得成绩。在这个过程中，解决问题的思路最能体现人的价值所在。 对于员工来说，石墨提供的是一种科学的思路和高效的工具，借此养成高效工作的习惯，远比学习各种所谓的工作技巧有意义得多； 于企业而言，石墨搭建的是一个安全高效的实时协同办公平台，推进办公数字化转型，助力企业实现真正的提质增效。 云商店商品来自：云商店![]()
单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用于各种单据和报表的电子化，恢复结构化信息。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。来自：专题
