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- 藥物篩選模型深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 藥物篩選模型深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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藥物研發(fā)：提供多個(gè)藥物研發(fā)AI模型、AI算法、藥物知識(shí)圖譜，支撐藥企高效的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學(xué)習(xí)算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過(guò)程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標(biāo)注、難例篩選和自動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病來(lái)自：百科![]()
。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
度氣象特征。 盤古藥物分子大模型 華為云盤古藥物分子大模型，賦能藥物研發(fā)的全鏈條任務(wù)，旨在幫助醫(yī)藥企業(yè)機(jī)構(gòu)顯著提升藥物研發(fā)的效率。囊括了大規(guī)模藥物虛擬篩選、分子動(dòng)力學(xué)模擬等傳統(tǒng)CADD藥物研發(fā)軟件，基于AIDD的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、分子屬性預(yù)測(cè)等服務(wù)。助力新靶標(biāo)藥物的發(fā)現(xiàn)，讓醫(yī)藥公司搭乘AI輔助藥物研發(fā)的“快車”。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
Snap申報(bào)的大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成，榮獲2023年AI4SE “銀彈”優(yōu)秀大模型案例。 此前，大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成案例也入選了由中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟組織評(píng)選的2023年AIIA人工智能十大潛力案例。 華為云參編信通院“代碼大模型標(biāo)準(zhǔn)” 為進(jìn)一步發(fā)揮大模型等AI技術(shù)在軟來(lái)自：百科![]()
對(duì)載量。 抗病毒藥物研發(fā) 計(jì)算機(jī)輔助藥物篩選根據(jù)病毒靶點(diǎn)和小分子藥物的3D結(jié)構(gòu)，計(jì)算病毒蛋白與藥物之間的結(jié)合能量，實(shí)現(xiàn)從成千上萬(wàn)的小分子庫(kù)中篩選出與病毒結(jié)合最緊密的候選藥物，從而快速為藥物研究和臨床試驗(yàn)提供方向。 藥物篩選通常分為靶點(diǎn)蛋白確定、候選藥物小分子篩選、試驗(yàn)驗(yàn)證、臨床驗(yàn)證四大階段。來(lái)自：百科![]()
因此，成都大學(xué)附屬醫(yī)院選擇華為云學(xué)習(xí)培訓(xùn)產(chǎn)品——時(shí)習(xí)知，致力于改變以往傳統(tǒng)培訓(xùn)模式耗時(shí)耗力、規(guī)模有限、效果不佳等種種弊端。 時(shí)習(xí)知線上學(xué)習(xí)平臺(tái)能突破時(shí)空限制，視頻、音頻等學(xué)習(xí)資源可留存，方便臨床工作人員利用空隙時(shí)間學(xué)習(xí)和回看； 有助于醫(yī)院便捷地統(tǒng)計(jì)臨床學(xué)習(xí)情況和考核情況，為優(yōu)化培訓(xùn)內(nèi)來(lái)自：百科![]()
支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。來(lái)自：百科![]()
控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 方案概述:應(yīng)用背景 方案概述:應(yīng)用背景 方案概述:應(yīng)用背景 方案概述:優(yōu)勢(shì) 虛擬藥物篩選簡(jiǎn)介:新型冠狀病毒（COVID-19）虛擬藥物篩選 組網(wǎng)需求 附錄:背景信息： 全文檢索概述:使用場(chǎng)景 方案概述:優(yōu)勢(shì) 應(yīng)用場(chǎng)景 醫(yī)療健康:行業(yè)現(xiàn)狀及痛點(diǎn) 醫(yī)院信息查詢:查詢醫(yī)院信息來(lái)自：云商店![]()
AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)自：專題![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來(lái)自：專題![]()
低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科
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