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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![]()
单个货物重量 2.7.单品体积：必填 单个货物体积 2.8.单品货值：单个物料货值，（涉及购买货物运输险的必输） 2.9.货物数量：必填 货物总数量，若订单中某些货物以重量为标准，则重量与数量为1比1的比例关系（如三十吨润滑油，润滑油业务不能计算单个包装的货物重量，体积，且托运单直接谈吨来自：云商店![]()
盘古预测大模型产品功能 回归预测 用于连续值预测，可自动进行任务理解，分析选择最适合的回归模型集合，并融合多个模型来提升回归预测精度 分类预测 用于离散值的预测，如：不同类别或标签；基于任务理解和模型选择推荐能力，可自动选择多个分类模型并基于动态图算法进行融合，来提升预测性能 时间序列预测来自：专题![]()
Recognition），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容 图像识别 （ Image Recognition ），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具来自：专题![]()
便利。 华为云图像识别 Image 是一种基于深度学习技术的服务，能够准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容1。它广泛用于图像自动打标签、图像分类、特定物体检测、基于图像内容的推荐等场景2。 华为云图像来自：百科![]()
治疗。 单病例量化结果秒级输出，AI+医生复核总体效率是纯人工量化评估速度的数十倍。 病灶区域分割DICE（预测病灶和真实病灶的重合度）及AVD（预测病灶体积与真实病灶体积误差）指标业界领先，与医生用手工精准勾勒的结果高度一致。 神农项目在线平台 “神农项目”在线平台可以辅助医生来自：百科![]()
全流程 AI开发平台 介绍-ModelArts 第2章 AI模型开发-图像分类 第3章 AI模型开发-物体检测 第4章 AI进阶篇阶段总结直播&问题答疑 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training来自：百科![]()
课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台； 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识； 3、学习多项AI领域的经典算法； 4、掌握一定的模型调优能力，能自己动手优化模型； 课程大纲 第1章 图像分类 第2章 物体检测 第3章 图像分割来自：百科![]()
，绘制成饼图，统计各类错误占错误检测的比例。 从预测结果的角度出发，预测框与实际框的交并比大于0.5时，预测框与实际框类别不符，认为是类别误检；预测框与实际框的交并比大于0.1小于0.5，预测框与实际类别相符，认为是位置误检；预测框与实际框的交并比小于0.1，认为是背景误检。 漏检分析来自：百科
