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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
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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![]()
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![]()
随着业务的不断增加，实例的CPU和内存资源可成会为实例性能的瓶颈，无法满足业务要求时， GaussDB 提供了规格变更功能来提升实例的CPU和内存。 随着业务的不断增加，实例的CPU和内存资源可成会为实例性能的瓶颈，无法满足业务要求时，GaussDB提供了规格变更功能来提升实例的CPU和内存。来自：专题![]()
云知识 云原生在中国的发展现状 云原生在中国的发展现状 时间：2021-06-30 17:57:04 在中国，云原生的生态也飞速发展，CNCF的会员数量也从2015年的1家初创&白金会员发展到今天60家成员单位。 全球1/4认证的K8s服务提供商来自中国；1/3的K8s培训发生在中来自：百科![]()
容器多云混合云业界现状 一般业界的容器多云混合云分为三个阶段：阶段一的一般做法是通过一个console将k8s的接口集成上来，这样做的非常简单，但是只是提供了一个统一的界面，封装的再好每个集群还是完全独立的，一个应用的多个实例不能形成统一入口、不能形成统一调度管理；阶段二打通了应用的调度管理来自：百科![]()
管理数据量急剧增大； 生态化； 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。 华为云官网立即注册一元域名华为 云桌面来自：百科![]()
课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、神经网络结构搜索的理论基础和广泛应用。 2、NAS的发展现状。 课程大纲 第1章 引言 第2章 神经网络架构搜索: what and why 第3章 神经网络架构搜索的广义框架 第4章 基于进化的方法 第5章 基于强化学习的方法 第6章 one-shot架构搜索来自：百科![]()
如何知道学习卡是否已激活成功？ 如果您在激活学习卡的过程中看到“学习卡已成功激活”的提示界面，表示激活操作成功。 接下来您可以登录优学院平台，在【课程】菜单下可以看到学习卡对应的课程，证明学习卡已激活成功。 如果您既没有看到学习卡成功激活的提示，也无法正常登录，请重新激活学习卡或拨打来自：云商店![]()
的图片进行学习。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![]()
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