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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
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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![]()
• 可定制化：针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 立即前往 一句话识别 ASR 产品特性 效果出众 使用深度学习技术，语音识别准确率高，在业界具有一定的技术优势 使用深度学习技术，语音识别准确率高，在业界具有一定的技术优势 稳定可靠 成功应用于来自：专题![]()
华为云计算 云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间：2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问来自：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![]()
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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![]()
产品页面 立即使用 智能语音识别服务 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 一句话识别 -智能语音服务产品优势 · 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场来自：专题![]()
瓶颈局限，同时也是一知智能未来展望的方向。 4、Q：AI是否能听懂各种地方方言？ A：一知智能AI语音智能针对各地方言积累了一些模型，目前主要还是基于北方的方言，识别错误率较低，但是相对南方较难理解的方言，识别率在行业内普遍不是很高，希望未来能有所突破。 5、Q：智能语音可以定制吗，如网红小团团语音包？来自：云商店![]()
时间：2020-09-07 10:09:17 语音交互 包括以下子服务： 定制语音识别（ASR Customization，ASRC）：基于深度学习技术，提供针对特定领域（如快递行业）优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。 定制语音识别包含一句话识别、录音文件识别功能。支持热词定制。 实时语音转写（Real-time来自：百科![]()
语音转文字使用必看文档 实时语音识别功能介绍 实时语音识别服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含中文普通话、方言，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 实时语音识别服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含中文普通话、方言，方言当前支持四川话、粤语和上海话。来自：专题![]()
录音文件识别基于深度学习技术，可以实现5小时以内的音频到文字的转换。支持垂直领域定制，对应领域转换效果更佳。 为什么选择华为云录音文件识别 高识别率：基于深度学习技术，对特定领域场景和语料进行优化，语音识别率达到业界领先。 前沿技术：使用成熟的算法，结合语音识别最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。来自：专题![]()
借助 语音合成 ，联络中心可以用自然的声音与客户互动。 语音识别的功能和技术用途介绍 实时语音识别 实时语音识别服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含中文普通话、方言，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 实时语音识别服务，用户通过实时访问和调用API获取实时语音识别结果，支持的语言包含来自：专题![]()
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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![]()
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