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- 計(jì)算化學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 云計(jì)算的部署模式有哪些 云計(jì)算的部署模式有哪些 時間：2021-06-08 19:51:39 云計(jì)算 云計(jì)算的四類部署模式 1、私有云（Private Cloud） 私有云是為某個特定用戶/機(jī)構(gòu)建立的，只能實(shí)現(xiàn)小范圍內(nèi)的資源優(yōu)化，因此并不完全符合云的本質(zhì):社會來自：百科站在一個用戶的角度，從時間線上看，整個云計(jì)算的技術(shù)演進(jìn)朝著越來越靈活的方向發(fā)展： 核心單元從早期的物理服務(wù)器，變成后來的虛擬機(jī)，一直到現(xiàn)在 通過Kubernetes編排調(diào)度的容器； 資源分配顆粒度越來越小，啟動速度也越來越快； 資源重建的代價越來越小，不可變基礎(chǔ)設(shè)施逐漸成為主流； 軟件棧從傳統(tǒng)商業(yè)軟件走向開源，用戶擁有更多的選擇。來自：百科
- 計(jì)算化學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時間：2020-09-22 09:31:30 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、 數(shù)據(jù)倉庫 、基因測序、生物制藥等對資源獨(dú)享，性能要求高的場景。用戶可申請獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行來自：百科華為云計(jì)算 云知識 高性能AI計(jì)算中云容器的應(yīng)用 高性能AI計(jì)算中云容器的應(yīng)用 時間：2020-06-08 17:15:26 容器云 高性能AI計(jì)算應(yīng)用場景： 對于AI、基因測序、視頻處理等行業(yè)的用戶，其計(jì)算任務(wù)依賴特殊的硬件，如GPU、裸金屬服務(wù)器等，用戶需要將計(jì)算業(yè)務(wù)部署在云來自：百科
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和算法尚在萌芽階段。華為HiQ量子計(jì)算軟件是針對近期的量子芯片所設(shè)計(jì)，通過軟件開源和云平臺服務(wù)，為初學(xué)者和專業(yè)的量子工程師提供的優(yōu)質(zhì)的量子計(jì)算學(xué)習(xí)和開發(fā)工具，促進(jìn)量子計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展。 內(nèi)容大綱： 1. 量子計(jì)算的基本原理。 2. 量子計(jì)算近期的技術(shù)發(fā)展趨勢。 3. HiQ軟件在線路仿真和組合優(yōu)化等新增應(yīng)用。來自：百科![]()
86、ARM架構(gòu)的各種硬件。 軟件標(biāo)準(zhǔn)化 統(tǒng)一框架架構(gòu)，與硬件松耦合。除了華為推薦的系列化硬件之外，亦可對接通用服務(wù)器，支持邊緣服務(wù)可插拔。 應(yīng)用生態(tài)化 開放的架構(gòu)支持第三方服務(wù)集成，支撐全場景定制化解決方案的實(shí)現(xiàn)，提供豐富的應(yīng)用生態(tài)沃土。 邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用 IoT邊緣來自：專題![]()
為什么物聯(lián)網(wǎng)要有邊緣計(jì)算？ 物聯(lián)網(wǎng)平臺 為您提供海量設(shè)備的接入和管理能力，您能便捷高效的接入各種形態(tài)的終端設(shè)備，還能在云端進(jìn)行豐富完備的設(shè)備管理。但是云端物聯(lián)網(wǎng)平臺，離終端設(shè)備較遠(yuǎn)，且終端設(shè)備本身又不具備強(qiáng)大的計(jì)算能力，對于實(shí)時性要求較高的場景，云端因網(wǎng)絡(luò)延時、網(wǎng)絡(luò)擁塞等原因?qū)е聠栴}處理不及時；以及物聯(lián)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 機(jī)器翻譯是什么 機(jī)器翻譯是什么 時間：2020-09-16 10:40:15 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)來自：百科![]()
services”，為該設(shè)備上報的數(shù)據(jù)與設(shè)備產(chǎn)品的serviceId對應(yīng)不上。當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)不感知產(chǎn)品的更新。若新建一個空白的設(shè)備產(chǎn)品，為邊緣節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建子設(shè)備，然后修改設(shè)備產(chǎn)品新增服務(wù)和屬性，則此時設(shè)備上報數(shù)據(jù)中的服務(wù)屬性在邊緣節(jié)點(diǎn)無感知，即會出現(xiàn)“No services”的異常。 · 當(dāng)進(jìn)行基來自：專題![]()
8*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為來自：百科![]()
非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號（強(qiáng)化信號）函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個實(shí)值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特來自：百科![]()
services”，為該設(shè)備上報的數(shù)據(jù)與設(shè)備產(chǎn)品的serviceId對應(yīng)不上。當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)不感知產(chǎn)品的更新。若新建一個空白的設(shè)備產(chǎn)品，為邊緣節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建子設(shè)備，然后修改設(shè)備產(chǎn)品新增服務(wù)和屬性，則此時設(shè)備上報數(shù)據(jù)中的服務(wù)屬性在邊緣節(jié)點(diǎn)無感知，即會出現(xiàn)“No services”的異常。 · 當(dāng)進(jìn)行基來自：專題![]()
用戶通過網(wǎng)絡(luò)接入云計(jì)算系統(tǒng)，開放的接口使得云計(jì)算系統(tǒng)更易于受到來自外部網(wǎng)絡(luò)的攻擊。而對最終用戶而言，使用云計(jì)算服務(wù)帶來的主要風(fēng)險和威脅如下： 數(shù)據(jù)存放在云端無法控制的風(fēng)險。 計(jì)算資源和數(shù)據(jù)完全由云計(jì)算服務(wù)提供商控制和管理帶來的風(fēng)險，包括提供商管理員非法侵入用戶系統(tǒng)的風(fēng)險；釋放計(jì)算資源或存儲來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 當(dāng)今時代的計(jì)算特點(diǎn)是什么 當(dāng)今時代的計(jì)算特點(diǎn)是什么 時間：2021-05-28 09:56:27 鯤鵬 云計(jì)算 當(dāng)今時代，云、AI、5G技術(shù)共同引領(lǐng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，需要多樣性的計(jì)算。 網(wǎng)絡(luò)方面，5G和網(wǎng)絡(luò)虛擬化SDN，帶來了更低的時延、超高的帶寬； 端側(cè)算力方面，嵌來自：百科![]()
對安全有高要求的行業(yè)。 用戶間計(jì)算資源物理隔離，網(wǎng)絡(luò)資源邏輯隔離，結(jié)合分布式存儲及多種安全防護(hù)產(chǎn)品，為用戶打造一個立體的安全防護(hù)環(huán)境。 對系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行有要求的行業(yè)。 用戶獨(dú)占物理資源，保障用戶的業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行。 對資源使用靈活性要求高的行業(yè)。 用戶可隨時創(chuàng)建、刪除資源，利用鏡像服務(wù)及備份服來自：百科![]()
智慧社區(qū)等諸多行業(yè)，伙伴的算法和應(yīng)用結(jié)合華為SDC、IVS以及華為好望云服務(wù)等產(chǎn)品，帶來了很多“化學(xué)反應(yīng)式的驚喜”，讓我們看到華為“平臺+生態(tài)”的戰(zhàn)略已經(jīng)成為行業(yè)智能化的黑土地，在持續(xù)支撐應(yīng)用的百花齊放。 未來，華為機(jī)器視覺將持續(xù)和伙伴一起構(gòu)建共生共贏的伙伴關(guān)系，讓我們期待來年“在一起，夢飛揚(yáng)”！來自：云商店![]()
了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
RPA優(yōu)勢 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉(zhuǎn)型。 專業(yè)的華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺，持續(xù)積累各個行業(yè)的教學(xué)案例與課程，適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)的跨專業(yè)融合，進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級轉(zhuǎn)型。來自：專題
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