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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(xiàn)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：百科據(jù)有較為準確的預測結果，這一過程便依賴于華為自研的深度學習框架MindSpore。 MindSpore的“學習”過程 MindSpore當前已經(jīng)部署在ModelArts的開發(fā)環(huán)境和訓練環(huán)境中，同時提供了閾值算法供開發(fā)者直接使用，它的學習過程如下圖所示，簡單總結一下： 1. 使用M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(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
ModelArts使用簡介:根據(jù)經(jīng)驗選擇您的使用方式 簡介 文檔導讀 學習項目 文檔導讀 職業(yè)認證考試的學習方法 線上課 華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓:培訓內(nèi)容 文檔導讀 自動學習簡介:自動學習功能介紹 自動學習簡介:自動學習功能介紹 概覽 自動學習簡介:自動學習流程介紹 文檔導讀 準備算法相關信息:準備算法相關信息來自：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(xiàn)在大多數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：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(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 視頻編碼業(yè)務挑戰(zhàn) 視頻編碼業(yè)務挑戰(zhàn) 時間：2020-09-22 15:53:52 視頻編碼業(yè)務挑戰(zhàn) 計算量大 視頻領域向高清化逐步邁進，從360P到4K，視頻編碼計算量增加90倍以上。數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)有服務器難以支撐業(yè)務升級。 視頻流暢度 目前 視頻直播 行業(yè)觀眾接收來自：百科![]()
String 編碼服務IP地址。 server_id String 云手機 服務器ID，不大于32個字節(jié)。 keypair_name String 編碼服務登錄密鑰名稱。 type Integer 編碼服務類型。 0：服務器 1：容器 status Integer 編碼服務狀態(tài)。 1：運行中來自：百科![]()
華為云計算 云知識 重啟編碼服務RestartEncodeServer 重啟編碼服務RestartEncodeServer 時間：2023-08-14 14:38:00 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 批量重啟編碼服務。 調(diào)試 您可以在API Explo來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云Stack 城市智能中樞有什么技術讓城市變智能？ 華為云Stack城市智能中樞有什么技術讓城市變智能？ 時間：2023-03-10 11:31:43 云計算 混合云 智慧城市 華為云Stack 城市智能中樞提供全域智能感知服務、知識計算服務和機器人服務，從來自：百科![]()
特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 3、多場景部署 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。 4、自動學習 支持多種自動學習能力，來自：專題![]()
（2）確定班級數(shù)量、名稱和編碼后，繼續(xù)設置班級屬性，如下圖所示。 頁面說明： 1. 選擇課程：教師確定新班級本學期的課程，選擇相應的課程級別即可。連續(xù)學習交互英語但是每學期課程有變的班級，教師每學期也需要修改相應的課程。 圖 選擇課程并設置基本屬性 圖 設置班級其它屬性 2. 選擇學年：班級開課年份，默認當前時間年份。來自：云商店![]()
流開源的AI開發(fā)框架，也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務開發(fā)者，不需關注模型或編碼，可使用自動學習流程快速構建AI應用；面向AI初學者，不來自：百科![]()
長，可視角越小，可視距離遠。 高速行業(yè)中一般采用的云臺攝像機主要是云臺槍型攝像機或者球型攝像機，焦距一般在100mm以上，光學變倍在20倍。當進行光學變倍拉近拉遠時，都會造成全局視角的缺失，部署效果如下圖： 1）當云臺攝像機在短焦段時，視場角大，監(jiān)控距離短，但是造成畫面中像素偏低，無法實現(xiàn)有效監(jiān)控；來自：云商店
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