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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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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![]()
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![]()
个云原生技术栈将会进入更高速发展的阶段，围绕K8s的技术栈将会与云计算的应用、平台、设备各层次进行更深入的结合。 各类现代化的应用都将会运行在K8s之上，不仅仅是前些年已经备受关注的以互联网App、WebService为代表的无状态应用，而新型的诸如大数据、AI、分布式数据中间件来自：百科![]()
要专业的运维团队进行管理，不同行业对模型的需求差异大，需要针对特定行业进行模型微调，开发一个智能化应用门槛还是较高的。 缺少快速定制助手的工具开发平台 目前市场上虽然有一些单一环节的低代码开发工具，但缺乏全流程、低门槛的定制化开发平台，难以满足企业快速开发和迭代的需求。并且缺乏行来自：百科![]()
甚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![]()
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![]()
码意图的信息会被丢失，比如：函数名称、变量名称、数据结构定义、变量类型定义、注释信息等；因为二进制代码是给CPU运行用的，因此这些信息对计算机来说不是必须的，但这些信息对人类来理解代码是有很大帮助的，这就大大的提升了二进制代码语义理解的难度。其次，为了更好的保护二进制代码的知识产来自：百科![]()
谢老师，华为云EI技术专家，10年人工智能/计算机视觉研究经验，在国际顶级会议和期刊上发表超过50篇论文，谷歌引用数1700，擅长大规模视觉识别、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。 课程目标来自：百科![]()
发和设备供应渠道。 在整个转型过渡的阶段，他也经历了IoT平台的变迁，从2012年的指纹锁产品（联网授权，用于智能企业办公），到2014年的工业MES采集器（用于汽车零部件的注塑行业），以及近年来火热的AIoT，华为云MVP朱有鹏深感IoT领域的开发迭代速度飞快，新技术、新概念每来自：百科![]()
one-shot架构搜索 第7章 在计算视觉领域的广泛应用 第8章 华为在神经网络架构搜索领域的进展 第9章 开放性问题和未来方向 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。 华为云将持来自：百科![]()
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。 课程大纲 第1章 数字图像基础 第2章 图像分类 第3章 目标检测 第4章 图像分割 第5章来自：百科![]()
企业提供精准、高效的支持。 基于流计算的可视化大屏，为企业、政府带来全新的视觉体验 适合人群：面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员，社会大众和高校师生 培训方案：结合华为云服务搭建基于流计算的可视化平台 技术能力：了解流计算的关键技术，掌握华为云基于流计算的可视化解决方案 认来自：专题![]()
serverless的概念，这跟元戎的设计理念不谋而合。 “我们的思路与现在学术界的思潮是一致的，特别是Berkeley的几篇论文让我们产生了很多共鸣。我们也引用了论文中提到的‘通用Serverless’这一说法。所谓通用Serverless，应该是可以支持有状态的、程序能够自动并行的、可以在来自：百科![]()
地区）的高校、研究所的在读研究生（硕士生、博士生）和已获研究生入学资格的本科应届毕业生，同时积极动员和欢迎国外高校研究生参赛。 【赛事介绍】 中国研究生数学建模竞赛是一项面向中国研究生群体的学术竞赛活动，是广大研究生探索实际问题、开展学术交流、提高创新能力和培养团队意识的有效平台来自：百科![]()
1、参赛对象：凡具有正式学籍的研究生、已获得读研资格的本科生及本研贯通培养的学生有资格参赛。参赛选手所在研究生培养单位负责审核报名参赛资格。大赛组委会秘书处单位具有对参赛人员资格进行抽查的权利。 2、参赛方式：参赛形式可以是个人或团队形式，且每人只能参加一支队伍。以团队形式参赛的队伍，每队最多来自：百科![]()
运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP来自：专题![]()
大模型的方案与应用”的主题活动。活动聚焦代码大模型的起源、发展及优势，以及其在软件研发领域的广泛应用，旨在为学界与产业界提供一个交流与探讨的平台，共同推动软件研发领域的技术创新。 活动期间，华为云 PaaS技术创新 Lab DevAI Lab负责人马宇驰讲述了代码大模型的起源、发来自：百科
