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來自：百科大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
動作識別 基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經網絡算法，動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性來自：百科![]()
，直接分配到不同的執(zhí)行流中。如果不同執(zhí)行流中節(jié)點存在依賴關系，則通過rtEvent同步接口進行多執(zhí)行流間同步。在AI Core運算資源富余的情況下，多執(zhí)行流拆分可以為AI Core提供多流調度，從而提升網絡模型的計算性能。但是如果AI Core并行處理任務較多時，會加劇資源搶占程來自：百科![]()
第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學習與卷積神經網絡 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學堂 華為官方云計算技術培訓學習平臺，致力于打造精品課程，在線實驗，考試及認證一站式云計算技術人才培訓平臺，打造了“學、練、考、證”一站式學習與體驗平臺，為用戶提供架構完整、內容豐富來自：百科![]()
視頻編輯 （ Video Content Processing ）服務，基于對視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學習多模態(tài)信息分析技術，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯網在線視頻的內容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自：百科![]()
視頻 內容審核 為各類視頻平臺提供視頻中涉黃、涉恐、涉暴內容自動審核，有效遏制風險與釋放審核人力，提升效率。 產品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經網絡與海量訓練數據，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。來自：百科![]()
如何提高算子的計算性能？怎樣修改現有算子的計算邏輯？昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦？別急別急，和我一起從單算子開發(fā)學習自定義算子開發(fā)吧！ 為什么要自定義算子 深度學習算法由一個個計算單元組成，我們稱這些計算單元為算子（Operator，簡稱Op）。算子是一個函數空間到函數空間上的來自：百科![]()
完善信息：按照鏈接進入開發(fā)者信息完善，完成信息填寫，閱讀大賽平臺報名服務協(xié)議后并勾選“我已閱讀并同意“完成報名。 違規(guī)處理：賬號僅限于參賽者本人使用，禁止參賽者使用多賬號參賽。 大賽官方交流請至論壇交流區(qū)。本次大賽設有邀請激勵獎，詳情見獎項說明本次大賽設立QQ交流群，用于發(fā)布賽事信息和選手間溝通交流。 【賽事交流】來自：百科
