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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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(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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。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(diào)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(jié)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(nèi)容與應用。來自：百科![]()
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(gòu)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)絡模型都是需要較高算力和能好的。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(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：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(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![]()
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ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現(xiàn)實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫關鍵詞，不能超長等約束；來自：百科![]()
海話。 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準確率高：采用最新一代語音識別技術，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）技術，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。 識別速度快：把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡，同時在工程上進行了大量的優(yōu)化，大幅來自：專題![]()
站智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的邊云協(xié)同聯(lián)合方案：ChiPeakTEC DNN 視頻管理與應用平臺，利用人工智能和深度學習在視頻與 圖像識別 方面的應用，以機器輔助人力，提供AI視頻技術應急智能解決方案； 該方案充分發(fā)揮了芯峰深度學習算法與華為智能計算硬件的性能，通過邊緣計算實時秒級響應，以及通來自：云商店![]()
云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建一款設備的抽象模型，使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息，如顏色、開關等。當定義完一款產(chǎn)品模型后，在進行注冊設來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設計中，物理模型設計階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設計說明書； 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?來自：百科![]()
可根據(jù)上下文語言模型自動校正。 自動靜音檢測：對輸入語音流進行靜音檢測，識別效率和準確率更高。 RASR優(yōu)勢： 識別準確率：采用最新一代語音識別技術，基于DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡）技術，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。 識別速度快：把語言模型，詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大來自：百科![]()
實時語音識別 、錄音文件識別有如下優(yōu)勢： 識別準確率高：采用最新一代語音識別技術，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）技術，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。 識別速度快：把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡，同時在工程上進行了大量的優(yōu)化，大幅來自：專題![]()
云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關鍵的業(yè)務實體，并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界來自：百科
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