深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、 语音识别 、 自然语言处理 、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。

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次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其

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华为云计算 云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。

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华为云计算 云知识 计算服务：让算力释放算法之美 计算服务：让算力释放算法之美 时间：2020-12-15 15:21:01 华为云IaaS服务系列课程之计算服务。 通过当前市场上计算产品构成：通用计算、异构计算、专属计算三种产品构成了解华为云计算服务的产品内容以及常见使用操作。

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华为云计算 云知识 万里眼高空抛物智能追溯算法 万里眼高空抛物智能追溯算法 时间：2020-12-31 11:29:40 视频监控 视频检测 华为云好望商城万里眼高空抛物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超过百分之95检测率。 2）误报率低，算法可过滤雨雪，树木，飞鸟等干扰。 3）支持CD系列相机。

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go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 时间：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在对程序做安全审计、漏洞检测时，通常都需要对程序做逆向分析，本文在没有符号表的情况下，提出了一种恢复函数名称的算法，方便对go语言二进制文件进行逆向分析，提升分析效率。

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华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间：2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分： 1. 内存分配：给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别：识别哪些对象是垃圾 3.

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。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。在配置自定义算法参数时，需关注“超参”和“支持的策略”参数的设置。 对于用户希望优化的超参，需在“超参”设置中定义，可以给定名称、类型、默认值、约束等。 单击勾选自动搜索，用户为算法设置算法搜索功能

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fe中，算子对应层中的计算逻辑，例如：卷积层（ConvolutionLayer）中的卷积算法，是一个算子；全连接层（Fully-connectedLayer，FClayer）中的权值求和过程，也是一个算子。 Ascend模型转换导航 绝大多数情况下，由于昇腾AI软件栈支持绝大多数

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企业实施物联网的挑战贯穿整个生产运营过程 企业实施物联网的挑战贯穿整个生产运营过程 时间：2021-07-01 10:02:11 云主机 云计算 1、资源采购 （1）国际直采门槛高，流程复杂 （2）目的地不明确，SIM卡库存管理压力大 （3）国内资源渠道能力参差不齐 2、设备生产 （1）需要全球的测试流量

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整合计划填报信息。 同时，对于同类工程计划，为了提高计划填报效率，系统根据项目经理设置的集中交付日期/计划完成日期，自动计算出整体项目和每项任务的开始、完成日期，减少人为干预因素。 （部门、个人计划提报） 3、项目计划台账 新建计划审批归档后，自动归集到计划台账中。 计划台账以项

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标签 视频 OCR 识别视频中出现的文字内容，包括字幕、弹幕、以及部分自然场景文字和艺术字等 产品优势 识别准确 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法，识别精度高，支持实时识别与检测 简单易用 提供符合 RES Tful的API访问接口，使用方便，用户的业务系统可快速集成 层次标签

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通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知

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采用偏移模式，则会计算输出数据的量化度和量化偏移。在权重量化过程中，由于权重对量化精度要求较高，因此始终采用无偏移量化模式。比如根据量化算法对权重文件进行INT8类型量化，即可输出INT8权重和量化度。而在偏置量化过程中，根据权重的量化度和数据的量化度，可将FP32类型偏置数据量化成INT32类型数据输出。

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网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟

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针对高层住宅、商业楼宇，为了禁止电瓶车进入，减小因为电瓶车起火导致的火灾风险，本算法通过实时监测电梯内的摄像头画面，方便楼宇管理人员及时发现电瓶车，提高管理效率。 核心功能： 单点抓拍、摄像头独立抓拍、电瓶车检测、抓拍检测电梯内的电瓶车； 产品特点： 本算法使用了深度神经网络技术，通过使用大量实际场景图片训练得到的模

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类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中

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通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的

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类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海

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、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可

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计算引擎（Engine）。每个计算引擎在流程编排过程中对数据完成基本操作功能，如对图片进行分类处理、输入图片预处理及输出图片数据的标识等。计算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。

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