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- 基于深度學(xué)習(xí)的出行鏈交通行為識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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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(kāi)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：百科征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科
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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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的出行鏈交通行為識(shí)別 更多內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)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(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來(lái)自：百科![]()
至超越了人類(lèi)的水平。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![]()
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(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于華為云區(qū)塊鏈服務(wù)的供應(yīng)鏈物流應(yīng)用 基于華為云區(qū)塊鏈服務(wù)的供應(yīng)鏈物流應(yīng)用 時(shí)間：2020-09-22 15:06:13 基于華為云區(qū)塊鏈服務(wù)，同時(shí)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，構(gòu)建由生產(chǎn)商、倉(cāng)儲(chǔ)、物流商和客戶作為參與方組成的協(xié)作聯(lián)盟，將貨物從生產(chǎn)，倉(cāng)儲(chǔ)、干線物流，經(jīng)銷(xiāo)商，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![]()
了解區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)技術(shù)，掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用的流程，提高區(qū)塊鏈服務(wù)的使用能力 立即學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈的應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)塊鏈的應(yīng)用已由開(kāi)始的金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個(gè)領(lǐng)域，將為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)新的機(jī)遇，其構(gòu)建的可信機(jī)制，將改變當(dāng)前社會(huì)商業(yè)模式，來(lái)自：專(zhuān)題![]()
線下優(yōu)化手段多樣：截流控制、速度控制、車(chē)道分配、右轉(zhuǎn)渠化、掉頭前移等 交通物流解決方案 以《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》為指引，依托華為云的云-邊-端優(yōu)勢(shì)，面向交通物流行業(yè)中的城市交通、高速、物流、航空、港口等領(lǐng)域，構(gòu)建“出行一張臉、運(yùn)行一張圖”的全程互聯(lián)大交通體系，協(xié)同各種交通方式，提升運(yùn)營(yíng)服務(wù)效率，最終實(shí)現(xiàn)“人悅于行、物優(yōu)其流”來(lái)自：百科![]()
建立交通知識(shí)圖譜，精準(zhǔn)挖掘歷史和實(shí)時(shí)的路網(wǎng)供給能力畫(huà)像、人車(chē)出行特征畫(huà)像。為城市數(shù)以千計(jì)的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專(zhuān)屬健康檔案，實(shí)現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷 區(qū)域協(xié)同、時(shí)空結(jié)合交通優(yōu)化 基于強(qiáng)大的人工智能算力和算法，實(shí)現(xiàn)信號(hào)配時(shí)的區(qū)域協(xié)同優(yōu)化以及實(shí)時(shí)智能自適應(yīng)優(yōu)化，通行延誤降低超過(guò)15%。提供時(shí)空結(jié)合的交通組織優(yōu)化來(lái)自：百科![]()
放置狀態(tài)的檢測(cè)，檢測(cè)應(yīng)答器是否處于鐵路軌枕上的正確位置。算法優(yōu)化是指對(duì)算法的有關(guān)性能進(jìn)行優(yōu)化，如時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、正確性、健壯性。大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)，算法要處理數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)也越來(lái)越大以及處理問(wèn)題的場(chǎng)景千變?nèi)f化。 為了增強(qiáng)算法的處理問(wèn)題的能力，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對(duì)算法結(jié)構(gòu)和收斂進(jìn)行優(yōu)化。來(lái)自：云商店![]()
認(rèn)證價(jià)值：掌握基于流計(jì)算的可視化平臺(tái)搭建，實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果，幫助企業(yè)辦公效率的快速提升 認(rèn)證課程詳情 展開(kāi)詳情 作為智能交通的基礎(chǔ)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車(chē)聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車(chē)隊(duì)管理。 了解詳情 【中級(jí)】車(chē)聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析來(lái)自：專(zhuān)題![]()
09:34:49 車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)是汽車(chē)、電子、信息通信、道路交通運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)深度融合的新型產(chǎn)業(yè)，是全球創(chuàng)新熱點(diǎn)和未來(lái)發(fā)展制高點(diǎn)。車(chē)企通過(guò)部署車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，為車(chē)主提供更好的出行服務(wù)體驗(yàn)，增加產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。車(chē)聯(lián)網(wǎng)解決方案依托華為云、邊、端協(xié)同優(yōu)勢(shì)，提供滿足車(chē)聯(lián)應(yīng)用的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等云服務(wù)，來(lái)自：百科![]()
，華為公司承辦的大數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意交流賽事。 大賽通過(guò)與東風(fēng)暢行實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合，為開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)交流、學(xué)習(xí)，創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺(tái)，以達(dá)到為業(yè)務(wù)賦能、培養(yǎng)汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華為云人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts，根據(jù)組委會(huì)提供的歷史出行訂單、出行原始軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
認(rèn)證價(jià)值：掌握基于流計(jì)算的可視化平臺(tái)搭建，實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)成果，幫助企業(yè)辦公效率的快速提升 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】車(chē)聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析 作為智能交通的基礎(chǔ)，車(chē)聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用預(yù)示著工業(yè)技術(shù)，交通效率，出行方式的重大改變。微認(rèn)證為您揭秘車(chē)聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背后的密碼，實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車(chē)隊(duì)管理。 車(chē)聯(lián)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來(lái)自：百科![]()
央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國(guó)企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來(lái)央國(guó)企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來(lái)開(kāi)展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。來(lái)自：專(zhuān)題
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