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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![]()
、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![]()
事件，秒级上报告警，更快解决突发拥堵 交通态势研判 基于对多源数据的融合分析和深度挖掘，数字化还原全网交通道路实际状况，并识别常发拥堵路口、路段和干线。同时基于交通历史规律，结合天气、假日情况，精确预测交通未来状况，支撑出行信息诱导发布 路况实时查看：实时掌握全市宏观交通状态，中观区域路况，微观洞察交通瓶颈路口来自：百科![]()
方案亮点 1、更高效：7*24小时，住宅楼外立面实时进准检测 2、更智能：可实现对高空抛物的实时检测和自动告警，显示落物轨迹并将相关视频和图像进行保存 3、更精准：通过深度学习等算法可克服日夜光照、水雾、阴影、飞鸟等影响 4、更人性：交互式操作，简单易懂，安装方便 5、易扩展：可随需进行算法升级和能力扩展来自：云商店![]()
评审过程中评审方团队与被评审方团队的远程协作 • 评审过程全记录 • 提高定期评审效率 • 降低非必要差旅 供应商飞行检查 • 无需出差，远程完成飞行检查 • 无需到现场，完成现场问题记录 • 飞行检查的随机性大大提高 • 降低飞行检查成本 • 减少SQE频繁差旅 • 供应商质量行为方式改善 供应链质量改进 • 第一时间了解客户现场与供应商现场来自：云商店![]()
-92）第549条中规定，“无人驾驶航空器航行服务提供方应当妥善保管无人驾驶航空器飞行活动数据记录，确保记录不会遭到破坏、篡改和盗窃。” 同期，中国民用航空局发布《基于 区块链 的民用无人驾驶航空器飞行数据存证技术要求》，提出基于区块链的无人机运行数据存证技术实现方法要求，建立基于区来自：百科![]()
华为云计算 云知识 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛货柜车到港预测2019 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛货柜车到港预测2019 时间：2020-12-11 11:15:31 “华为云杯”2019 深圳开放数据应用创新大赛是由深圳市政务服务 数据管理 局联合深圳市坪山区人民政府与深圳市前海管理局共同主办来自：百科![]()
队与被评审方团队的远程协作；评审过程全记录；提高定期评审效率；降低非必要差旅。 ③供应商飞行检查：无需出差，远程完成飞行检查；无需到现场，完成现场问题记录；飞行检查的随机性大大提高；降低飞行检查成本；减少SQE频繁差旅；供应商质量行为方式改善。 ④供应链质量改进：第一时间了解客户来自：云商店![]()
，我们就来学习下配置操作。 检索人员路径 1. 单击跟踪图标，进入人员路径跟踪页面。 2. 单击“载入地图”，从U盘导入摄像机实际所在地的平面图。 3. 勾选“编辑”后，拖动各个通道（通道1、通道2...）至摄像头实际位置。 4. 点击播放图标，可在地图中显示运动轨迹。 5. 单来自：云商店
