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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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。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![]()
主流時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 主流時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫？主流時序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運維等設計和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺?？?0倍以上的時序數(shù)據(jù)庫功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發(fā)和運維的復雜度。來自：專題![]()
、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![]()
幫助文檔 GaussDB 時序引擎 當前特性是實驗室特性，使用時請聯(lián)系華為工程師提供技術支持。 enable_tsdb 參數(shù)說明：是否開啟時序數(shù)據(jù)庫特性。 該參數(shù)屬于POSTMASTER類型參數(shù)，請參考表1中對應設置方法進行設置。 取值范圍：布爾型 on：表示打開時序數(shù)據(jù)庫特性功能。 off：表示關閉時序數(shù)據(jù)庫特性功能。來自：專題![]()
TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫？核心代碼，包括集群功能全部開源。專為物聯(lián)網(wǎng)時序大數(shù)據(jù)設計和優(yōu)化的存儲計算引擎。TDengine核心為超高性能的時序數(shù)據(jù)庫，同時提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流來自：專題![]()
免費時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 免費時序數(shù)據(jù)庫在線體驗 如何十分鐘快速上手時序數(shù)據(jù)庫？免費的時序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運維等設計和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺。快10倍以上的時序數(shù)據(jù)庫功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發(fā)和運維的復雜度。來自：專題![]()
維人員識別異常，告警策略設置簡單，無需機器學習知識背景。 采用多維時序預測算法，利用多指標間關聯(lián)關系提高預測準確度，相比傳統(tǒng)預測算法準確度提升50%，訓練及預測時間從幾小時縮短到幾分鐘，可應用于實時預測場景 低成本存儲 自適應壓縮算法、自動冷熱分級存儲，相同數(shù)據(jù)量下存儲成本僅有關系型數(shù)據(jù)庫的1/10來自：專題![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關鍵是做好對時序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時序數(shù)據(jù)。時序數(shù)據(jù)具備時間戳（timestamp）、隨時間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個關鍵信息，同時采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達到毫秒級。 根據(jù)時序數(shù)據(jù)的特點，做好時序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個關鍵點：來自：百科![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關鍵是做好對時序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時序數(shù)據(jù)。時序數(shù)據(jù)具備時間戳（timestamp）、隨時間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個關鍵信息，同時采樣周期可能非常頻繁，有些甚至可達到毫秒級。 根據(jù)時序數(shù)據(jù)的特點，做好時序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個關鍵點：來自：百科![]()
時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 是一款基于華為自研的計算存儲分離架構，兼容InfluxDB生態(tài)的云原生NoSQL時序數(shù)據(jù)庫。本文問您介紹influx場景的時序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢、時序數(shù)據(jù)庫常見問題等內容 產(chǎn)品詳情 立即使用 時序數(shù)據(jù)庫GeminiDB來自：專題![]()
接口是一款采用計算存儲分離架構，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時序數(shù)據(jù)庫。適用于運維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應用場景 GeminiDB Influx 接口 是一款采用計算存儲分離架構，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時序數(shù)據(jù)庫。適用于運維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應用場景 產(chǎn)品詳情來自：專題![]()
華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預測2019 時間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務服務 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科![]()
。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結得到研究對象的內在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整來自：百科
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