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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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
甚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![]()
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操作。 委托dli_admin_agency创建成功后，请勿删除。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。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![]()
云知识 云手机 典型应用场景：云手游 云手机典型应用场景：云手游 时间：2020-07-15 11:56:32 云手机 云游戏作为游戏行业的热门发展方向，通过视频流化的方式面向玩家提供免下载，脱离手机性能的一种游戏服务方式，其本身包含了PC游戏的流化和移动游戏的流化。云手机作为云端仿真手来自：百科![]()
课程包括ServiceStage及产品的介绍，使用ServiceStage进行容器部署和开发微服务的操作，以及如何基于微服务、容器技术构建航空订票系统。 课程目标 对ServiceStage进行理论和实操的讲解，帮助学员快速理解ServiceStage的基础知识，及合理运用ServiceStage到实际应用。来自：百科![]()
什么是DLI DLI中的Spark组件与 MRS 中的Spark组件有什么区别？ 支持的数据源（2.9.2.200）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.2.200）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.3.300）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2来自：百科![]()
无需搬迁，即可实现对云上多个数据源进行构建企业的统一视图，帮助企业快速完成业务创新和数据价值探索 企业级多租户：支持对计算资源和数据按租户进行细粒度授权管理，满足中大企业使用数据中台时对权限管理的需求 数据湖探索 DLI 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache来自：百科![]()
Flink跨源支持与多种云服务连通，形成丰富的流生态圈。数据湖探索的流生态分为云服务生态和开源生态： 开源生态：通过增强型跨源连接建立与其他VPC的网络连接后，用户可以在数据湖探索的租户独享队列中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。来自：专题![]()
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新成果。各领域伙伴将分享如何以科技创新为驱动，在鸿蒙生态和大模型技术中把握新机遇，构建智慧未来的新商业蓝图。 共创新技术 舞台属于开发者！各领域的专家及开发者将带来干货满满的分享。特别设置的Codelabs、极客马拉松、扫地僧见面会等形式丰富、高频高能的交流互动，让开发者面对面畅聊，迸发思想火花，探索技术的无限可能。来自：专题
