神州信息低碳智慧园区可视化运营管理平台

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    深度学习特征分布图可视化 内容精选 换一换
  • 深度学习

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  • AI技术领域课程--深度学习

    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。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

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  • 基于深度学习算法的语音识别

    华为云计算 云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间:2020-12-01 09:50:45 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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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间:2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是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

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  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    华为云计算 云知识 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发 时间:2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发,融合了物联网与AI两大技术方向,向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程;从 物联网平台

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  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战;深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络

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  • 事务具有哪些特征

    华为云计算 云知识 事务具有哪些特征 事务具有哪些特征 时间:2021-07-01 18:04:52 数据库管理 数据库 数据系统 事务是用户定义的数据操作系列,这些操作作为一个完整的工作单元执行。具有以下几点特征: 原子性(Atomicity):事务是数据库的逻辑工作单位,事务中的操作,要么都做,要么都不做。

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  • 特征工程

    华为云计算 云知识 特征工程 特征工程 时间:2020-12-10 17:26:36 推荐系统中的特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理,形成的结果用于排序策略的训练。 链接:https://support.huaweicloud.com/productdesc-res/res_01_0006

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  • 数据可视化

    华为云计算 云知识 数据可视化 数据可视化 时间:2020-10-28 17:20:44 数据可视化服务(Data Lake Visualization)是一站式数据可视化开发平台,适配云上云下多种数据源,提供丰富多样的2D、3D可视化组件,采用拖拽式自由布局,旨在帮助您快速定制和应用属于您自己的数据大屏。

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  • 基于源码的二进制SCA特征生成技术

    二进制SCA检测处理流程: 从检测流程和方法中可以看出特征库中保存的特征来源并没有规定一定从二进制文件中生成,而是只要满足特征库中的特征必须和二进制中生成的特征要一致,因为计算相似度时其中一个输入的特征是从二进制文件中提取到的。很明显特征库中特征来源无非就2条路径:一条来自二进制文件,另外一条那就是来自生成二进制的源代码。

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  • 数据可视化计费说明

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    华为云计算 云知识 A8+协同管理软件组织模型及权限管理-应用特征 A8+协同管理软件组织模型及权限管理-应用特征 时间:2021-07-20 11:38:37 云市场 严选商城 企业应用 销售管理 商品介绍 商品链接:致远协同管理软件;服务商:北京致远互联软件股份有限公司 >>>选自致远互联《致远

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  • 实战篇:刷脸时代已经到来,你准备好了吗?

    手把手教你玩转 人脸识别 ,初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括:人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习,了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节

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    ,减少火灾隐患。 方案优势 1. 行业应用上算法开发经验积累丰富:算法会自动利用相关先验知识对深度学习模型的检测结果进行判别,排除误检测,准确可靠。利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术,可对厨房进行全天候智能监测。 2. 针对客户需求进行定制化功能开发:针对不同行业应用需求,

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