智能电网 深度学习

遇见你，遇见未来 华为云 | +智能，见未来 项目实习生 深度学习模型优化 深度学习模型优化 领域方向：人工智能 工作地点： 深圳 深度学习模型优化 人工智能 深圳 项目简介 为AI类应用深度学习模型研发优化技术，包括神经网络结构设计，NAS搜索算法，训练算法优化，AI模型编译优化等。

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深度学习是人工智能领域的一个概念，和传统的学习相比，深度学习强调学习的深度，揭示内部规律。深度学习是什么概念？深度学习算法有哪些？很多人对此都不理解，下面小编就来给大家详细介绍下吧。　一、深度学习是什么概念？深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最

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语音等多种数据分析与推理计算，可广泛用于智能监控、智慧家庭、机器人、无人机、智慧工业、智慧门店等分析场景。 端云协同多模态AI开发套件，支持图像、视频、语音等多种数据分析与推理计算，可广泛用于智能监控、智慧家庭、机器人、无人机、智慧工业、智慧门店等分析场景。 立即购买 帮助文档 功能演示

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平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts是面向开发者的一站式AI平台，为机器学习和深度学习提供数据处理、智能标注、模型构

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使用ModelArts中开发工具学习Python 本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用 基于深度学习算法的语音识别 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THC

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台实现性能优化。同时，支持动态尺寸的模型优化，模型性能最高可提升5倍以上。 适用场景 性能要求较高，精度敏感。 立即使用>> 深度优化 方案简介： 在通用优化的基础上，利用模型结构优化、知识蒸馏、混合量化、QAT等技术能力，面向目标业务场景和硬件平台进行深度性能优化，性能最高可提升10倍以上。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0 实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验

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本实验以某数据中心MySQL数据库迁移为例，指导用户掌握DRS迁移流程。 立即实验 基于深度学习算法的语音识别 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 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。 立即实验

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，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 医疗智能体面向的用户 从行业方向上，医疗智能体主要面对以下行业的从业者：

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的语音识别、语音合成、自然语言处理和智能问答服务，使能自然语言输入和人机交互。 3、全新推出6大行业场景解决方案：包括智能水务、智能制造、智能电力、智能交通、智能金融、智能零售，并在不断的丰富中。 华为云EI企业智能全新重磅上线 对于人工智能的发展，华为创始人兼CEO任正非在最近

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据的相关信息。 边缘模型学习率 edge model learning rate - 边缘模型学习率同监督学习以及深度学习中的学习率是一个意思，是算法中的重要超参，用来指导如何通过损失函数的梯度调整网络权重。学习率太小，损失函数的收敛过程可能会过慢；学习率太大，损失函数可能会出现

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ai在AWS平台上的训练速度快4倍；在推理性能方面，华为云ModelArts识别图片的速度是排名第二厂商的1.7倍，亚马逊的4倍，谷歌的9.1倍。 ModelArts：领先的深度学习平台技术 作为人工智能最重要的基础技术之一，近年来深度学习也逐步延伸到更多的应用场景，如自动驾驶、互联网、安防、医

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业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、图像处理开发工程师、语音处理开发工程师、自然语言处理开发工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计

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思路。 受益于深度学习技术的突破，图像分类、物体检测等传统计算机视觉任务的精度也得到了大幅度的提升，但是由于深度学习模型的复杂性，目前关于深度学习的理论并不完善。可解释的深度学习模型，以及深度学习模型与人工先验的结合是当前学术界重点研究的前沿方向，对于提升深度学习模型的可靠性和泛化能力具有重要的意义。

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[新品推荐] 多强度等级斗地主模型，满足不同水平玩家需求 新品 强化学习--带来智能自主的未来世界 人工智能技术发展的前沿正在从感知智能向认知决策演进，强化学习通过与环境的交互，在探索中实现智能决策，是未来人工智能的基石。 强化学习能在系统维度高、动态复杂的情况下，可解决工业智能自动化与机器人控制等复杂问题，实现效率提升。

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邦分析。建模算法与安全算法深度协同优化，建模效率领先业界标准。 安全隐私 自研LR、Xgboost、神经网络等AI算法与密码学算法深度结合，实现联邦建模数据深度加密保护；联邦SQL分析和联邦建模全链路隐私保护策略，实现数据“可用不可得”；基于区块链智能合约的数据确权和存证，实现数据使用可审计溯源。

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客户在线调试 预置多种算法模型 基于业界和华为实践，在机器学习、深度学习等服务中内置100+种专业算法，客户开箱即用 更多智能体推荐 更多智能体推荐 交通智能体 Traffic Intelligent Twins 园区智能体 Campus Intelligent Twins

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Adaboost GBDT Xgboost 聚类 关联规则挖掘 深度学习理论课程 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 了解更多 深度学习理论入门 理论课程 深度学习理论入门 深度学习实践课程 深度学习基础知识综合实践，内容以MNIST手写数字识别任务为主线

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Pytorch三种深度学习框架生成的模型进行联邦学习，无需用户进行模型文件适配。 支持多种联邦汇聚算法 联邦聚合算法：联邦基础的加权平均算法，适用于各类计算梯度下降求解的算法。 学习率衰减：开启学习率衰减算法，能够让联邦收敛的更加平滑，同时能够达到最优解。 梯度分叉算法：开启自适

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拥有全球第一个基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作 拥有全球第一个基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、

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1、有视频编解码（H.264/AVC、H.265/HEVC、AI视频编解码等），深度学习（内容检测/识别、GAN、视频超分/超帧、深度模型压缩等）相关背景的通信工程，人工智能，计算机，数学等方向博士，有相关顶级学术期刊或者会议论文发表，有相关大赛获奖经验者优先； 2、有视频编解码、AI

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和业务能够比较熟悉，通过数据智能能力的建设和落地，提升华为云DevSecOps工具在业界的竞争力。高性能、高可靠的落地产品方案。 岗位要求 1、熟悉主流机器学习、深度学习框架，如Tensorflow、caffe、Pytorch等，在机器学习和深度学习方面有扎实的理论基础。 2、熟

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智能场景简介 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习

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售后自动问答 智能客服场景中，使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持，使用方法，疑难解答等问询，显著降低企业人力成本 优势 匹配精度高 智能问答机器人服务融合机器学习、信息检索、深度学习等多种技术的智能语义匹配引擎，保证客服问题高精度命中，返回满意答案 知识闭环 智能问答机器

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树回归算法分析房价趋势 [推荐学习] 智能表单和证件文字识别 [推荐学习] 电子相册智慧整理 [推荐学习] 基于卷积神经网络实现景区精准识别场景 [推荐学习] 树回归算法分析房价趋势 [推荐学习] 智能表单和证件文字识别 [推荐学习] 电子相册智慧整理 [推荐学习] 基于卷积神经网络实现景区精准识别场景

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√ √ 词典管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息 √ √ √ √ 标签管理 - √ √ √ 知识共享 - - √ √

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频、语音等多种数据分析与推理计算，可广泛用于智能监管、智慧家庭、机器人、无人机、智慧工业、智慧门店等分析场景。 立即购买 博时特边缘盒子 EC02边缘计算盒子，应用于智慧城市、智慧园区、智慧工地、智慧安防、智慧交通、智能家居、工业物联网、机器人等诸诸多场景。 - CPU： RK3399

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检测、智能机器人和序列模式分析等。 作者 苏统华 哈尔滨工业大学 杜鹏 华为 内容简介 本书系统地介绍了深度学习理论，内容涵盖深度学习概况、深度学习基础知识、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习、深度强化学习、自动化机器学习、端云协同、深度学习可视化及深度学习的数据准备等，并基于MindSpore

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深圳鹏城智能体 走向未来之城，以鹏城智能体创建数字经济样板城市 打造能感知、会思考、可进化、有温度的一体化智能协同系统 案例简介 深圳正以智慧城市建设和数字政府改革为重要抓手，努力推动数字政府、数字经济和数字市民三位一体， 到2025年，打造具有深度学习能力的城市智能体，成为全球

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了解人工智能发展史及华为昇腾AI体系与全栈全场景AI战略；掌握机器学习、深度学习相关算法；具备利用华为AI框架部署神经网络的能力 课程内容 人工智能基础知识、机器学习、深度学习、业界主流开发框架、华为AI开发框架、Atlas人工智能计算平台、华为智能终端AI开放平台、企业智能应用平台

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参与华为云云计算、容器化方向核心关键技术的研究，聚焦业界成熟的、领先的云服务技术领域，深入钻研且提供高性能、高可靠的落地产品方案。 岗位要求 1.熟悉主流机器学习、深度学习框架，如Tensorflow、caffe、Pytorch等，在机器学习和深度学习方面有扎实的理论基础； 2.参与过AI相关的项目并取得成功，在项目中作为主要参与人员，主导关键技术研究；

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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维总量的飙升，永川供电公司为提升运维质效， 积极拓展以无人机智能巡检为核心的新技术应 用，探索运维管理新模式。目前，无人机智能巡 检已广泛用于输电线路巡检、变电站自主巡检、 配电线路自主巡检、带电取异物、三维数字电网 建设等业务场景，实现了对输变配电设施智能巡 检的全覆盖。 无人机智能巡检的规范化应用，已经彻底改变了

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