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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 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 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 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![]()
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。 华来自：百科![]()
华为云计算 云知识 云原生平台技术架构发展方向 云原生平台技术架构发展方向 时间：2021-06-30 18:24:02 从2015年的1.0发布至今，Kubernetes已经有20多个大版本发布，各项功能特性和接口API都已经趋于稳定，K8s已经进入了成熟期。 虽然严格意义上的来自：百科![]()
PLM属于什么系统 PLM属于什么系统 PLM产品生命周期管理的理念倡导科学管理和技术的密切结合。实施企业的产品生命周期管理，不是单纯的技术问题，更重要的是企业在经营理念、企业文化、发展战略、组织管理、业务流程等 PLM产品生命周期管理的理念倡导科学管理和技术的密切结合。实施企业来自：专题![]()
进行灵活配置，快速部署，适应不同企业的管理模式和流程。2. 智能分析、数据可视：良将MES管理平台软件具备智能分析功能，可以对生产数据进行深度分析，提供 数据可视化 的报表和图表，帮助企业管理者更好地了解生产情况和进行决策。3. 实时监控、全面掌握：良将MES管理平台软件可以实时监控来自：专题![]()
时间：2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS) 是一种自动设计人工神经网络的技术，是机器学习领域中广泛应用的模型。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础。来自：百科![]()
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。 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。 服务咨询来自：专题![]()
计算机视觉是人工智能领域最炙手可热的研究领域，也是在现实世界中落地应用最多的人工智能技术方向。本课程介绍了计算机视觉的基本原理和应用分支。 课程简介 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。来自：百科![]()
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Automation）的简称，是指通过特定的自动化流程，将设备、通信、日常管理等工作事务进行连接，从而提升管理流程审批、文件信息等日常办公事务的处理效率，让业务向规范化、信息化方向转变。 OA账号是什么？ oa账号是每个员工在办公自动化系统中的身份标识。 通过oa账号，员工可以登录系统，访问各种办公应用和资源。 无论来自：专题![]()
些具体技术，二进制代码相似度比较的技术挑战是什么，后续的研究方向是什么，希望此文能给做这方面技术研究人做参考。 在对二进制应用程序进行安全分析过程中，二进制代码相似度比较技术是重要的技术手段之一，基于此技术，可以实现对恶意代码极其变种的追踪，已知漏洞检测、补丁存在性检测。该技术基来自：百科![]()
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