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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)；深度神經網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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
云知識 如何激活優(yōu)學院學習卡 如何激活優(yōu)學院學習卡 時間：2021-04-08 14:21:46 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學院平臺；服務商：北京文華在線教育科技股份有限公司 登錄優(yōu)學院平臺，在【首頁】右側點擊【激活學習卡】按鈕，進入激活學習卡的頁面。來自：云商店![]()
來自：專題![]()
非現(xiàn)場執(zhí)法功能基礎上，融合行業(yè)最新的傳感器技術、高精度地圖技術、AI算法、大算力芯片、邊緣計算技術，構建“智慧+感知”能力，生成車輛時空、過車身份、違法抓拍、分米級車輛軌跡、信號燈狀態(tài)等多種精準、高效、實時的元數(shù)據(jù)，為路口精細化管理奠定了完備的數(shù)據(jù)基礎，減輕了中心側計算、存儲、空間以及網絡的傳輸壓力。來自：云商店![]()
來自：百科![]()
遺灑物、擁堵檢測、團霧檢測、交通事故等事件監(jiān)測；車路協(xié)同場景中重點推出智能卡口攝像機、毫米波雷達和智能交通微邊緣ITS800高精擬合方案，通過雷視擬合技術，實現(xiàn)全天候感知，全方位檢測，全實時解析，全要素采集，并通過RSU天線實時向附近車輛廣播路側信息，實現(xiàn)超視距預警，輔助駕駛決策。來自：云商店![]()
在TBE中有一個優(yōu)化過的神經網絡TBE標準算子庫，開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經網絡計算。除此之外，TBE也提供了TBE算子的融合能力，為神經網絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下，通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的來自：百科![]()
協(xié)同的解決方案 （1）邊緣節(jié)點云端統(tǒng)一部署和管理 （2）設備云端統(tǒng)一管理，離線時本地自閉環(huán) （3）規(guī)則分層處理，規(guī)則云端配置，邊緣進行數(shù)據(jù)擬合和實時計算、邊緣閉環(huán)或者根據(jù)規(guī)則上報云側 （4）統(tǒng)一AI模型開發(fā)和流程調度，云上訓練，邊緣執(zhí)行 （5）云側服務和邏輯按需推至邊緣，服務協(xié)同、數(shù)據(jù)協(xié)同、Function協(xié)同來自：百科![]()
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