大V讲堂——人工智能的能与不能 大V讲堂——人工智能的能与不能 时间：2020-12-15 11:39:38 通过本课程你将了解到人工智能能做什么，当前AI应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解：

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使用。 基于深度学习算法的 语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。 使用MindSpore进行可视化调试调优 快速入门MindSpore可视化调试调优，优化模型效果

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on语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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0白皮书》 数据驱动的最终目标是走向智能化。智能化可以帮助企业形成自我发展、自我创新的自循环体系，最大化激活企业的自我协同效能。 ● 从大数据走向智能决策：以前的报表是人工统计的 Excel 表，决策全靠经验，误判经常发生。万物智能时代，数据的获取、使用过程将智能化，根据企业经营数

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，工作量非常大。 评估病情，医生需要精准的测量病灶体积，需对大量的二维影像进行病灶区域勾勒，耗费大量的精力（时间以小时级别计数）。 方案优势 该场景下，医疗智能体具备的方案优势如下： 病灶的智能识别与分割。 病灶体积的自动精准测量，并与解剖学位置对应。 对分析结果自动三维重建，直观呈现，方便指导病人用药治疗。

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仓储、物流于一体的综合性油脂加工企业。公司始终专注于食用植物油加工领域的技术研发创新，在生产过程中坚持以“工业 4.0”为目标，引进、开发、整合了先进的智能装备与信息化系统，逐步实现由传统加工向智能制造的迈进。 道道全深刻的认识到企业运营的目的就是为了最大限度的释放生产力。在进行

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到了未来，下图中的家庭终端就是上文描述的家庭智能网关ONT。家里的几乎所有设备都可以通过智能ONT连接上网，提供一个非常完整的智能化家庭的系统。那么到了之后家里的网络结构会是网状的。它没有控制中心，所有的设备都可以智能地和其他的设备进行连接，进行数据的互通。所以未来的网络里，不仅仅只有家庭领域的物联网，还有其

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实例分配策略,枚举值 lowest_price:价格最低策略,智能购买组购买的所有实例的价格总和最低。 prioritized:优先级策略,按照规格设定的优先级创建实例。 capacity_optimized:容量最优化策略,智能购买组购买的实例按照大规格优先进行购买。 默认值:lowest_price

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来《AI智能语音，企业高效获客的秘密武器》主题分享，直播中陈厚志老师从AI智能语音领域的需求痛点、一知智能当前的应用场景解析及与华为云的技术结合等方面展开，深入分析了一知智能AI语音智能针对TOB领域高效获客的核心技术与成果，直播最后，厚志老师也详细解答了直播间观众提出的系列问题，让我们一起来复习一下要点吧！

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云知识 智能边缘平台是做什么用的？ 智能边缘平台是做什么用的？ 时间：2020-08-18 14:58:39 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、

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完整的装进一个包装盒内，节省空间，节省用料。 　　包装对于电商、物流、大型制造等行业企业来说，更是重要的一环，且与成本投入息息相关，如何提升装载率，降低运营成本？也是痛点所在。 　　华为云云市场智能装箱服务，是基于Dorabot人工智能时空优化算法打造的一款“小而美”的智能装箱产

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云知识 数据库设计需求分析的要求 数据库设计需求分析的要求 时间：2021-06-02 09:51:13 数据库 在做数据库设计的需求分析时，需要： 1. 了解现有系统的运行概况； 2. 确定新系统的功能要求； 3. 收集能够实现目标的基础数据及相关的业务流程。 文中课程 更多精

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AMR：Autonomous Mobile Robot的英文缩写，也就是自主移动机器人。可以理解成工业AMR泛指能够自主定位、自主导航的AGV ,而传统的需要铺设磁条的AGV不属于AMR。在仓储物流中，AGV 需要改造环境，只覆盖货到人的拣选环节，无法实现人力的完全柔性替代，而AMR 不需要改造环

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对工具链的影响等方面分析了大模型将给软件研发带来哪些主要的变化，并结合例子展示出大模型的确将大幅提升软件研发的效率。同时，也详细展示了华为内部在研发大模型的实践，介绍了华为的智能研发助手 CodeArts Snap的三大关键技术：高质量的训练数据构建，自动评估与人工评价的双反馈机制，以及自动补充上下文信息。

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