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  • 深度學(xué)習(xí) 鏈路預(yù)測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)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(gè)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(guò)組合低層特
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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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí) 鏈路預(yù)測(cè) 相關(guān)內(nèi)容
  • 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。
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    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)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)
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  • 深度學(xué)習(xí) 鏈路預(yù)測(cè) 更多內(nèi)容
  • 類的水平。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。
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    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。
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    華為云計(jì)算 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
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    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)
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    、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
    漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。 了解詳情 區(qū)塊專家服務(wù) 提供專屬區(qū)塊開發(fā)實(shí)踐指導(dǎo)和咨詢,以“場(chǎng)景分析,技術(shù)培訓(xùn),架構(gòu)設(shè)計(jì),系統(tǒng)開發(fā)和系統(tǒng)上線”全面指導(dǎo)為設(shè)計(jì)思路,協(xié)助客戶高效、低成本的上線高質(zhì)量的區(qū)塊應(yīng)用系統(tǒng) 了解詳情 區(qū)塊學(xué)習(xí) 區(qū)塊入門 圖解區(qū)塊 區(qū)塊基本概念 區(qū)塊功能 區(qū)塊鏈?zhǔn)褂?
    來(lái)自:專題
    計(jì)算節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間經(jīng)過(guò)的交換機(jī)設(shè)備。 物理網(wǎng)絡(luò)路徑展示例子 架構(gòu)簡(jiǎn)介 全故障診斷與分析平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)如圖所示。 全系統(tǒng)架構(gòu) 全展示UI:提供全任務(wù)創(chuàng)建,任務(wù)展示等操作入口,三層網(wǎng)絡(luò)界面展示,故障診斷信息界面展示。 任務(wù)管理:生成撥測(cè)任務(wù),下發(fā)撥測(cè)任務(wù)到撥測(cè)節(jié)點(diǎn)。
    來(lái)自:百科
    中。 一站式可觀測(cè)平臺(tái):全新一站式可觀測(cè)平臺(tái) AOM 2.0,以應(yīng)用為中心,深度融合指標(biāo)、日志和路數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一接入、存儲(chǔ)、 數(shù)據(jù)可視化 和診斷分析,端到云全追蹤和持續(xù)Profiling快速定位異常代碼。深度集成 LTS 日志服務(wù),提供PB級(jí)海量日志管理、百億級(jí)日志秒級(jí)搜索和全托管式日
    來(lái)自:百科
    心的全監(jiān)控能力,您可以通過(guò)拓?fù)湔故綧obile或Browser側(cè)到數(shù)據(jù)中心的時(shí)延和吞吐數(shù)據(jù),也可以通過(guò)端側(cè)分析獲取應(yīng)用體驗(yàn)、吞吐量、錯(cuò)誤數(shù)、卡頓&崩潰分析、地理位置分布等應(yīng)用性能監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),實(shí)時(shí)了解應(yīng)用的運(yùn)行狀態(tài),快速診斷故障。 優(yōu)勢(shì) E2E全追蹤:通過(guò)分布式調(diào)用追蹤技術(shù)還原問(wèn)題現(xiàn)場(chǎng),快速定位代碼性能瓶頸。
    來(lái)自:百科
    識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 電力 電力用采大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性提升至10分鐘,支撐實(shí)時(shí)線損分析、有序用電、負(fù)荷預(yù)測(cè)等 數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性提升至10分鐘,支撐實(shí)時(shí)線損分析、有序用電、負(fù)荷預(yù)測(cè)等 電力計(jì)量大數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí) 數(shù)據(jù)湖 ,千萬(wàn)級(jí)終端采集頻率提升到分鐘級(jí) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖,千萬(wàn)級(jí)終端采集頻率提升到分鐘級(jí)
    來(lái)自:專題
    生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用,降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化
    來(lái)自:百科
    網(wǎng)絡(luò),降低您使用區(qū)塊的門檻,讓您專注于自身業(yè)務(wù)的開發(fā)與創(chuàng)新,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速上。 當(dāng)已創(chuàng)建區(qū)塊類型為“聯(lián)盟”的區(qū)塊實(shí)例時(shí),可以通過(guò)邀請(qǐng)其他租戶加入此聯(lián)盟,組建一個(gè)多成員參與的聯(lián)盟系統(tǒng)。同時(shí),支持不同通道發(fā)送邀請(qǐng)構(gòu)建聯(lián)盟。 立即使用 幫助文檔 區(qū)塊服務(wù)適用行業(yè) 區(qū)塊鏈服務(wù)
    來(lái)自:專題
    信息,統(tǒng)一告警規(guī)則配置、開箱即用告警模板以及智能告警降噪。 全調(diào)用鏈分析,智能化代碼級(jí)剖析Profiling:支持調(diào)用時(shí)序圖,直觀展示W(wǎng)eb端、App端到后端服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件關(guān)系,用戶一站式定位故障,快速發(fā)現(xiàn)消耗資源的代碼,定位CPU、內(nèi)存、時(shí)延性能問(wèn)題。 容
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    至備,降低了單故障導(dǎo)致的業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。 為了助力企業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)混合云組網(wǎng)的高可靠性,并且控制成本費(fèi)用,我們推薦您在企業(yè)路由器中同時(shí)接入DC和VPN兩條網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建主備雙的混合云組網(wǎng)。當(dāng)主故障后,可自動(dòng)切換至備,降低了單故障導(dǎo)致的業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。 立即購(gòu)買 方案實(shí)踐步驟
    來(lái)自:專題
    保證用戶真實(shí)性:禁止用戶上傳難以識(shí)別的模糊頭像,保證用戶真實(shí)性。 提升交友體驗(yàn):提供真實(shí)可靠的頭像,提升用戶交友體驗(yàn)。 扭曲校正 扭曲校正有以下應(yīng)用場(chǎng)景: 供應(yīng)系統(tǒng) 對(duì)供應(yīng)系統(tǒng)中每個(gè)環(huán)節(jié)的電子表單,利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行扭曲識(shí)別和自動(dòng)校正,使表單信息更加清晰。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 提升效率:對(duì)扭曲的電子表單進(jìn)
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    由智能決策、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)、智慧管理、智能工廠、基礎(chǔ)平臺(tái)五個(gè)層面構(gòu)成,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集成、價(jià)值集成與縱向集成。 優(yōu)勢(shì): 第一層是以大數(shù)據(jù)分析為主的智能分析、智能決策。 第二層是以互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷、個(gè)性化定制、云端設(shè)計(jì)、互聯(lián)網(wǎng)采購(gòu)、云服務(wù)為核心體現(xiàn)制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)深度融合的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)。 第三層是以設(shè)計(jì)制造一體化、協(xié)同制造
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    ,對(duì)委辦局法人庫(kù)、稅務(wù)庫(kù)、用電數(shù)據(jù)等處理過(guò)程,實(shí)現(xiàn)全隱私保護(hù)和多方協(xié)同計(jì)算,為中小微企業(yè)融資貸款提供 可信計(jì)算 評(píng)分結(jié)果,加速實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融合,使數(shù)據(jù)以“可用不可見”在“政-企”間價(jià)值流通。同時(shí)還實(shí)現(xiàn)全可視化和區(qū)塊審計(jì)溯源,在關(guān)鍵場(chǎng)景追溯數(shù)據(jù)處理流程,實(shí)現(xiàn)問(wèn)題可追責(zé)。
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