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- 深度學(xué)習(xí)通過砍網(wǎng)絡(luò)來提高檢測速度 內(nèi)容精選 換一換
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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(dòng)機(jī)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(jī)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(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)通過砍網(wǎng)絡(luò)來提高檢測速度 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科、自動(dòng)機(jī)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)通過砍網(wǎng)絡(luò)來提高檢測速度 更多內(nèi)容
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本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)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，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤異常預(yù)測程序，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 本課程將會(huì)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(biāo) 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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），來自：百科![]()
云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-日志異常檢測：大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，通過收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)或預(yù)知網(wǎng)絡(luò)中已發(fā)生來自：百科![]()
云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)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(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM 怎樣通過用戶組來批量管理用戶權(quán)限 IAM怎樣通過用戶組來批量管理用戶權(quán)限 時(shí)間：2021-05-31 10:21:31 數(shù)據(jù)庫 安全 IAM不需要為每個(gè)用戶進(jìn)行單獨(dú)的授權(quán)，只需規(guī)劃用戶組，并將對應(yīng)權(quán)限授予用戶組，然后將用戶添加至用戶組中，用戶就繼承了用戶來自：百科![]()
方面是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的因素，另一方面是因?yàn)?span style='color:#C7000B'>網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的效率不高。目前常見的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議依然是 HTTP1.1，該協(xié)議本質(zhì)上仍基于串行模型，同時(shí)還存在隊(duì)頭阻塞等問題，在大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸?shù)膱鼍爸校苋菀子|達(dá)性能瓶頸。 網(wǎng)絡(luò)切換導(dǎo)致頻繁建立連接 用戶的網(wǎng)絡(luò)連接會(huì)經(jīng)常在 Wi-Fi 和蜂窩網(wǎng)絡(luò)之間切換。例如：早上從家里出門，連接從來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN ：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度 時(shí)間：2020-12-16 15:06:56 本課程主要內(nèi)容包括CDN服務(wù)介紹和基本操作演示。通過本課程學(xué)習(xí)，學(xué)員將會(huì)對華為云CDN概況、常見問題及基礎(chǔ)操作有系統(tǒng)了解。 課程簡介 本課來自：百科![]()
打造個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展，幫助每個(gè)學(xué)生實(shí)現(xiàn)彈性有效的針對性自主學(xué)習(xí)； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺(tái)，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學(xué)院 老年教育作為來自：云商店![]()
內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測，方便用戶對不合規(guī)信息快速處理，幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測，維護(hù)內(nèi)容安全。 功能豐富 提供圖文視頻內(nèi)容檢測，覆蓋涉黃、廣告來自：百科![]()
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本算法通過實(shí)時(shí)監(jiān)測電梯內(nèi)的攝像頭畫面，方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車，提高管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場景圖片訓(xùn)練得到的模型，實(shí)現(xiàn)對電瓶車的檢測，具有速度快、準(zhǔn)確來自：云商店![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快： 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。來自：百科![]()
通過配置驗(yàn)證信息，可連接到服務(wù)器進(jìn)行OS檢測，進(jìn)行多維度的漏洞、配置檢測。 支持內(nèi)網(wǎng)掃描 可以通過跳板機(jī)方式訪問業(yè)務(wù)所在的服務(wù)器，適配不同企業(yè)網(wǎng)絡(luò)管理場景。 弱密碼掃描應(yīng)用場景 主機(jī)或中間件等資產(chǎn)一般使用密碼進(jìn)行遠(yuǎn)程登錄，攻擊者通常使用掃描技術(shù)來探測其用戶名和弱口令。 多場景可用 全方位的OS連接，涵蓋90來自：專題
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