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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
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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![]()
从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动 机器翻译 、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个来自：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![]()
I模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的数据，同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力，在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识：来自：百科![]()
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 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。来自：百科![]()
大数据分析学习与微认证 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 大数据应用范围有哪些 人工智能应用 场景概述 2016年AlphaGo横空出世，4:1战胜李世石，17年又以3:0战胜来自：专题![]()
g算法的基础知识及应用。 3、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。 4、掌握分类问题，数据挖掘等相关知识及应用。 课程大纲 第1章 机器学习概述 第2章 有监督学习-线性回归 第3章 有监督学习-逻辑回归 第4章 有监督学习-KNN 第5章 有监督学习-朴素贝叶斯 第6章来自：百科![]()
华为云计算 云知识 智慧校园应用管理平台主要功能-专题知识学习与定制学习计划 智慧校园应用管理平台主要功能-专题知识学习与定制学习计划 时间：2021-06-26 17:54:04 云市场 行业解决方案 教育 鲲鹏 K12智慧教育 使用指南 商品链接：智慧校园应用管理平台；服务商：拓维信息系统股份有限公司来自：云商店![]()
等目前都对虚拟化部署不太友好）。 华为云迁移服务包括： 应用上云服务：根据客户应用调研结果，结合客户对网络带宽、数据容量以及宕机时间的要求，制定迁移服务解决方案，帮助客户实现数据与应用上云的过程。 云间迁移服务：根据客户应用调研结果，结合客户对网络带宽、数据容量以及宕机时间的要求来自：百科![]()
为他们均使用了 CDN网络加速 技术，那是不是所有网站和加速场景都需要使用cdn加速服务呢？当然不是，CDN虽然能够通过缓存和前端优化，获得更快的响应时间和帮助用户畅享更极致的用户体验！但不是所有情况都适合将CDN服务作为优化性能的选择，比如下面这三种情况就不推荐使用CDN服务，可能会适得其反。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为云CDN 域名 访问情况统计 华为云CDN域名访问情况统计 时间：2022-05-10 11:44:43 【CDN活动专区】 使用华为云CDN加速域名后，您可以在CDN控制台查看所有域名（如果您开通了企业项目，则已删除域名不支持此功能）的访问请求总数、请求命中率以及每秒访问请求数。来自：百科![]()
目标检测技术在其中的应用。 1 移动应用隐私合规检测背景简介 移动应用的隐私合规检测，从技术形态上可以分为静态检测方案与动态检测方案。以下分别作简要介绍。 1.1 静态检测 静态检测方案通过对移动应用的安装包进行反编译，进而通过静态数据流、控制流分析等技术，检测移动应用中可能存在来自：百科![]()
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。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。来自：百科
