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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 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 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 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![]()
有一次，我为一家医院提供软件服务。这家医院希望能够实现病历的电子化管理，提高医生的工作效率和患者的就诊体验。我使用了华为云通用AI解决方案中的文字识别 OCR 服务，帮助他们实现了这个需求。结果，这家医院的病历管理效率大幅提高，医生可以更快地查看和修改病历信息，患者也可以更方便地查询和打印病历报告。 另一个例子是来自：百科![]()
，通过不可篡改、隐私保护的电子病历打通医疗信息孤岛，帮助医患双方提高信任，让患者拥有全面的健康和医疗信息，为远程医疗和转诊医疗提供基础。 行业现状及痛点 数据不安全 医疗健康数据大多存储在数据中心，如果数据中心发生自然灾害、黑客入侵等，那么患者的电子病历就有可能会彻底丢失。 信息孤岛来自：百科![]()
明度等行业问题。 医疗健康 区块链 服务为医疗健康构建由各医疗机构、第三方机构和监管部门作为参与方组成的协作联盟，通过不可篡改、隐私保护的电子病历打通医疗信息孤岛，帮助医患双方提高信任，让患者拥有全面的健康和医疗信息，为远程医疗和转诊医疗提供基础。 区块链服务的行业现状和痛点 公司间交易、供应链物流、医疗健康来自：专题![]()
除了契约锁电子签章外，云商店还有哪些相关产品？ 点聚电子签章系统 点聚电子签章系统V4.0采用国密算法实现对电子印章的全生命周期管理，包括印章的申请、审核、制作、签章、验证等功能，提供标准的接口为第三方业务系统提供签章的相关功能，帮助客户实现在电子文档上加盖电子签章，确保电子文件的安全可追溯。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 使用ROMA Connect实现应用与数据集成 使用ROMA Connect实现应用与数据集成 时间：2020-12-01 14:55:02 实验指导用户短时间内熟悉并利用云服务快速实现应用与数据的集成。 实验目标与基本要求 ① 熟悉华为云VPC/E CS /RD来自：百科![]()
支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多来自：百科![]()
AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理来自：专题![]()
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