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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 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 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 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![]()
云知识 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。来自：百科![]()
本课程为AI全栈成长计划第二阶段课程：AI进阶篇。本阶段将由华为AI专家带您学习AI开发两大热门领域：图像分类和物体检测的模型开发，正式入门AI代码开发！ 目标学员 高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解、掌握 AI 开发的基本流程，完成常见 AI 模型的开发部署。来自：百科![]()
线束MES 线束MES 唯一基于国际ISA95标准的服装行业MES系统，管理从订单下达到产品完工的整体生产过程，实现全流程数字化管理。使企业具备柔性快反能力，从而提高效率、缩短交期、提升品质、降低成本。 唯一基于国际ISA95标准的服装行业MES系统，管理从订单下达到产品完工的整来自：专题![]()
段。本赛题以深圳市茅州河为示范区，针对不同类别的监测指标，采集水质高光谱数据和生化组分数据，通过高光谱数据反演技术准确分析水体叶绿素、悬浮物质、有色溶解有机物CDOM等水质指标，基于生化传感器检测数据，研究高光谱数据反演方法，验证反演结果的精度。 【赛事简介】 “华为云杯”2019来自：百科![]()
云知识 使用ModelArts实现花卉图像分类 使用ModelArts实现花卉图像分类 时间：2020-12-02 11:24:42 本实验指导用户在华为云ModelArts平台使用flowers数据集对预置的模型进行重训练，快速构建花卉图像分类应用。 实验目标与基本要求 使用户掌来自：百科![]()
课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟练使用华为云ModelArts一站式 AI开发平台 ； 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识； 3、学习多项AI领域的经典算法； 4、掌握一定的模型调优能力，能自己动手优化模型； 课程大纲 第1章 图像分类 第2章 物体检测 第3章来自：百科![]()
分支。 课程简介 本课程包含了数字图像基本原理，以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。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![]()
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工作量，效率低； ● b.由于编译宏的原因，由源代码生成的二进制文件并不一定是全量源代码都包含中其中的，可能只有部分源代码参与生成最终的二进制文件； ● c.由于构建依赖的原因，二进制文件中包含有依赖对象的信息，也就是说包含有源代码之外对象的信息，这会导致提取到的特征纯度不足，直接影响到检测结果的准确性；来自：百科
