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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![]()
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、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![]()
帮助文档 GaussDB 时序引擎 当前特性是实验室特性，使用时请联系华为工程师提供技术支持。 enable_tsdb 参数说明：是否开启时序数据库特性。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 on：表示打开时序数据库特性功能。 off：表示关闭时序数据库特性功能。来自：专题![]()
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法等，实现点-线-面信号配时优化，提升交通效率，保障通行 区域联动优化：从单路口信号灯控制、干线协调优化，到区域内多个相邻路口协同优化，覆盖点-线-面，实现区域内通行能力全局最优 精细化时段划分：基于早晚高峰和平峰期不同时间段交通特点划分时段，提供差异化信号配时，7*24小时全天候运行来自：百科![]()
自适应算法：当出现过多告警时，自动调整算法参数抑制告警。 毛刺信号自动过滤：自动过滤掉偶然出现离散的毛刺信号，避免误报。 图1运维指标智能分析 巡检与问题定界 日常运维中，遇到异常难定位、日志难获取等问题，需要一个监控平台对资源、日志、应用性能进行全方位的监控。 AOM 深度对接应用服务，一站式收集基础设施、来自：百科![]()
维人员识别异常，告警策略设置简单，无需机器学习知识背景。 采用多维时序预测算法，利用多指标间关联关系提高预测准确度，相比传统预测算法准确度提升50%，训练及预测时间从几小时缩短到几分钟，可应用于实时预测场景 低成本存储 自适应压缩算法、自动冷热分级存储，相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/10来自：专题![]()
其次，物联网数据处理的关键是做好对时序数据的处理。 几乎所有的物联网数据都是时序数据。时序数据具备时间戳（timestamp）、随时间变化的数值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四个关键信息，同时采样周期可能非常频繁，有些甚至可达到毫秒级。 根据时序数据的特点，做好时序数据处理需具备以下几个关键点：来自：百科![]()
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接口是一款采用计算存储分离架构，兼容 InfluxDB 生态的云原生时序数据库。适用于运维、物联网、工业生产等监控应用场景 GeminiDB Influx 接口 是一款采用计算存储分离架构，兼容 InfluxDB 生态的云原生时序数据库。适用于运维、物联网、工业生产等监控应用场景 产品详情来自：专题
