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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，都是通過深度神經網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網(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![]()
藥物研發(fā)：提供多個藥物研發(fā)AI模型、AI算法、藥物知識圖譜，支撐藥企高效的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學習算法及藥物分析服務融入藥物研發(fā)過程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標注、難例篩選和自動學習服務，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶來自：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)；深度神經網(wǎng)絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網(wǎng)絡來自：百科![]()
度氣象特征。 盤古藥物分子大模型 華為云盤古藥物分子大模型，賦能藥物研發(fā)的全鏈條任務，旨在幫助醫(yī)藥企業(yè)機構顯著提升藥物研發(fā)的效率。囊括了大規(guī)模藥物虛擬篩選、分子動力學模擬等傳統(tǒng)CADD藥物研發(fā)軟件，基于AIDD的蛋白質結構預測、分子屬性預測等服務。助力新靶標藥物的發(fā)現(xiàn)，讓醫(yī)藥公司搭乘AI輔助藥物研發(fā)的“快車”。來自：專題![]()
先技術加速計算過程。 支持十億節(jié)點、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的圖深度學習算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動深度學習的技術框架AutoGenome，深度融合人工智能技術，產生更加便捷、快速、準確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云來自：百科![]()
【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 時間：2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 【摘要】 ONES來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “大模型驅動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 “大模型驅動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 時間：2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展，AI大模型在各個行業(yè)開始廣泛應用。利用AI大模型打通工具鏈，提高來自：百科![]()
毒的相對載量。 抗病毒藥物研發(fā) 計算機輔助藥物篩選根據(jù)病毒靶點和小分子藥物的3D結構，計算病毒蛋白與藥物之間的結合能量，實現(xiàn)從成千上萬的小分子庫中篩選出與病毒結合最緊密的候選藥物，從而快速為藥物研究和臨床試驗提供方向。 藥物篩選通常分為靶點蛋白確定、候選藥物小分子篩選、試驗驗證、臨床驗證四大階段。來自：百科![]()
低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和低來自：百科![]()
Snap是基于華為云盤古研發(fā)大模型的智能開發(fā)助手，重塑智能化軟件研發(fā)的新范式，讓開發(fā)者更加聚焦業(yè)務創(chuàng)新，事半功倍?；谥悄苌伞⒅悄軉柎?大核心能力，覆蓋代碼生成、研發(fā)知識問答、單元測試用例生成、系統(tǒng)測試腳本代碼生成、代碼解釋、代碼注釋、代碼翻譯、代碼調試、代碼檢查等多種研發(fā)場景，釋放軟件研發(fā)生產力。來自：百科![]()
GaussDB數(shù)據(jù)庫，又稱為云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。關于GaussDB數(shù)據(jù)庫知多少呢？ GaussDB數(shù)據(jù)庫，又稱為云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、來自：專題![]()
因此，成都大學附屬醫(yī)院選擇華為云學習培訓產品——時習知，致力于改變以往傳統(tǒng)培訓模式耗時耗力、規(guī)模有限、效果不佳等種種弊端。 時習知線上學習平臺能突破時空限制，視頻、音頻等學習資源可留存，方便臨床工作人員利用空隙時間學習和回看； 有助于醫(yī)院便捷地統(tǒng)計臨床學習情況和考核情況，為優(yōu)化培訓內來自：百科![]()
、物集中于統(tǒng)一平臺。貫穿了醫(yī)藥行業(yè)產業(yè)鏈，適用于醫(yī)藥研發(fā)管理、質量管理、營銷管理等環(huán)節(jié)。 泛微OA在醫(yī)藥行業(yè)特色辦公應用 “研發(fā)+合規(guī)+質檢+銷售” 一、藥品研發(fā)項目管理 藥物研發(fā)是一個耗時長、耗資多、風險高的行業(yè)，如何實現(xiàn)研發(fā)項目全生命周期管理是目前藥企提升競爭力的關鍵。 泛微來自：云商店![]()
典型應用：模型訓練、推理類應用 市場策略：作為AI計算的平臺，提供高性能的GPU、Ascend容器實例 目標市場：科學計算市場 典型應用：基因測序、藥物研發(fā)等應用 市場策略：作為通用的Serverless容器計算平臺，提供高性能、高彈性、免運維、按需計費的CPU容器實例 目標市場：DevOps市場來自：百科
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- arXiv | 藥物組合的深度生成模型