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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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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(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![]()
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(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，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![]()
、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![]()
云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL 變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL 變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL是一種基于 云計算平臺 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。CPU/內(nèi)存規(guī)格可根據(jù)業(yè)務需要進行變更，當實例的狀來自：專題![]()
新開始累積。 CPU積分/小時 每小時云服務器獲取的CPU積分，與基準CPU計算性能對應。 1個vCPU計算性能100%時，運行1分鐘 ，消耗1個積分。 以t6.large.1為例，CPU積分/小時為24，代表CPU積分分配速度為每小時24個CPU積分。 基準CPU計算性能（%）來自：百科![]()
ze”。 ----結束 TaurusDB變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 可以根據(jù)業(yè)務需要對實例的規(guī)格進行變更，規(guī)格指實例的CPU/內(nèi)存 變更實例的CPU和規(guī)格 TaurusDB可以根據(jù)業(yè)務需要對實例的規(guī)格進行變更，規(guī)格指實例的CPU/內(nèi)存。當實例的狀態(tài)由“規(guī)格變更中”變?yōu)?ldquo;正常”，則說明變更成功。來自：專題![]()
傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫只能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與存儲態(tài)加密， GaussDB 作為純軟全密態(tài)數(shù)據(jù)庫，還實現(xiàn)了內(nèi)存中數(shù)據(jù)的運算態(tài)加密，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 云數(shù)據(jù)庫GaussDB AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型來自：專題![]()
場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等。 GPU加速云服務器（GPU Accelerated Cloud Server, GA CS ）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE來自：專題![]()
LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循環(huán)分支細化及Cache分塊等技術手段，優(yōu)化AI網(wǎng)絡算子性能，加速模型推理，充分發(fā)揮ARM CPU算力。 l LiteAI推理引擎純C語言實現(xiàn)，無第三方依賴，極為適合IoT產(chǎn)品部署；采用代碼化模型執(zhí)行函數(shù)設計，僅編譯鏈接有用算子，完全剔除其他所有無用算來自：百科![]()
場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等 GPU加速云服務器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等來自：專題![]()
極速型SSD：采用了結合全新低時延擁塞控制算法的RDMA技術，適用于需要超大帶寬和超低時延的應用場景。 海外云主機免費試用 購買服務器 海外云主機應用場景 海外云主機應用場景 海外云主機在網(wǎng)站的應用： ●對CPU、內(nèi)存、硬盤空間和帶寬無特殊要求，對安全性、可靠性要求高，服務一般只需要部署在一臺或少量的來自：專題![]()
LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循環(huán)分支細化及Cache分塊等技術手段，優(yōu)化AI網(wǎng)絡算子性能，加速模型推理，充分發(fā)揮ARM CPU算力。 l LiteAI推理引擎純C語言實現(xiàn)，無第三方依賴，極為適合IoT產(chǎn)品部署；采用代碼化模型執(zhí)行函數(shù)設計，僅編譯鏈接有用算子，完全剔除其他所有無用算來自：百科![]()
計算加速性型FPGA實例是什么？ 計算加速性型FPGA實例是什么？ 時間：2021-02-10 16:08:39 云服務器 云主機 云計算 FPGA與CPU集成， 其中CPU處理復雜運算， FPGA處理不規(guī)則的并行計算， FPGA屬于真正的并行實行，不同的處理操作無需競爭相同的資源。 每個來自：百科![]()
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