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- 深度學(xué)習(xí)的推薦算法上的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)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(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(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：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的推薦算法上的應(yīng)用 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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，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)工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自：百科云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)的推薦算法上的應(yīng)用 更多內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(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 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(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)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，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，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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 通過本課程的學(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。來自：百科![]()
際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。來自：百科![]()
Connect在集團應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在集團應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成上的應(yīng)用 時間：2020-09-21 15:19:48 集團企業(yè)完成子公司與集團總部之間、集團與外部合作伙伴之間的集成面臨這些瓶頸： 地域差異 集團總部和集團子公司、合作伙伴所處的地域不同，時區(qū)不同，降低了數(shù)據(jù)的時效性和可靠性。來自：百科![]()
來自：百科![]()
Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 ROMA Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 時間：2020-09-21 15:16:57 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有幾類典型問題： 難以集成設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù) 多品牌、多種類的生產(chǎn)設(shè)備要實現(xiàn)實時監(jiān)控管理，則設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)需要采集和上傳，不同品牌和種類的設(shè)備，使用的數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫標準不一。來自：百科![]()
華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 華為云云上先鋒AI學(xué)習(xí)賽 時間：2020-12-08 17:38:18 本賽題圍繞生活場景-垃圾分類，基于計算機視覺的AI算法展開，使用ModelArts等平臺和技術(shù)解決生活中的實際問題。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展來自：百科![]()
華為云計算 云知識 中經(jīng)社的“上云記” 中經(jīng)社的“上云記” 時間：2022-10-26 17:22:36 云小課 應(yīng)用與 數(shù)據(jù)集成平臺 【摘要】 始于開源，成在ROMA 通過云原生技術(shù)領(lǐng)航者們不懈地耕耘 越來越多的企業(yè)選擇讓應(yīng)用 “生于云，長于云” 邁向數(shù)字智能升級的新階段 其中，中經(jīng)社便走出了一條來自：百科![]()
華為云計算 云知識 傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu) 傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu) 時間：2020-12-15 09:19:59 隨著行業(yè)企業(yè)上云意識和積極性的提高，上云比例和應(yīng)用深度顯著提升，云計算在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理中的應(yīng)用已廣泛普及，學(xué)習(xí)本課程，了解傳統(tǒng)應(yīng)用云上架構(gòu)設(shè)計，助力企業(yè)應(yīng)用上云。 課程簡介 本來自：百科![]()
醫(yī)療健康數(shù)據(jù)大多存儲在數(shù)據(jù)中心，如果數(shù)據(jù)中心發(fā)生自然災(zāi)害、黑客入侵等，那么患者的電子病歷就有可能會徹底丟失。 信息孤島 醫(yī)療機構(gòu)之間沒有合理的互信機制和良好的分享機制，容易形成“信息孤島”，不利于數(shù)據(jù)的完整性和全面性。信息的可靠性以及在共享中信息的隨意修改都成為面臨的主要問題。 重復(fù)醫(yī)療 由于各個醫(yī)院和機構(gòu)之間信來自：百科![]()
華為云計算 云知識 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點 時間：2020-08-31 16:35:16 數(shù)據(jù)庫 隨著技術(shù)的發(fā)展，探索數(shù)據(jù)價值一直在持續(xù)，數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)也逐步在進化。華為云針對企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處來自：百科![]()
云知識 為各行各業(yè)量身定做的特色OA應(yīng)用來了-上 為各行各業(yè)量身定做的特色OA應(yīng)用來了-上 時間：2022-12-12 15:27:19 協(xié)同辦公 數(shù)字化辦公 移動OA辦公 智慧辦公 企業(yè)辦公 泛微OA 借助7大引擎可以為各個行業(yè)組織搭建符合業(yè)務(wù)需求的個性化應(yīng)用場景，以智能化、平臺化、全程電子化的方式滿足各類辦公需求。來自：云商店![]()
于企業(yè)來說，無疑是一種很成功的服務(wù)體驗。 上云成本 自建MongoDB在人力、財力、時間、風險等四個方面具有較大的成本。 除了這些之外，我們也能經(jīng)常聽見客戶的聲音，如依賴過度、性能差、競爭力弱等，而隨著上云進程的加快和各類基礎(chǔ)云設(shè)施的完善，越來越多的企業(yè)把目光投向了 云數(shù)據(jù)庫 。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 企業(yè)上云面臨的困惑 企業(yè)上云面臨的困惑 時間：2021-01-25 14:45:17 相信不少想做業(yè)務(wù)上云的企業(yè)都會面臨多多少少的困惑，企業(yè)遷移上云的困惑一般有以下: 1、企業(yè)IT人員沒有經(jīng)驗，不具備設(shè)計遷移上云、實施遷移的技術(shù)能力，不清楚怎么遷移; 2、企業(yè)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上云的趨勢分析 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上云的趨勢分析 時間：2021-03-05 11:33:09 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Express將來自：百科
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