深度学习
深度学习
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

最新

汽车HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
如上述朋友所说,需要结合HPC集群监控系统,统计出一段时间内仿真计算资源的使用情况,使用集群的队列功能,本地集群和云集群资源的可弹性调整算力资源的使用。
汽车HPC·2024-02-26
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
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安全性:综合考虑网络安全、平台安全、数据安全等维度,HPC应具备强大的安全防护功能,支持最新的加密技术和安全更新,以防止非法访问、病毒攻击和数据泄露,同时做好数据备份方案。可靠性:方案设计:具备安全冗余和故障自动化监控处置能力。运维:应用层、平台层、操作系统层均有长期...
汽车HPC·2024-02-26
强哥之神 · 上汽云计算中心(上海帆一尚行科技有限公司) 擅长领域:云计算, 容器, 服务器
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我们应用在是在电池材料设计与模拟 、电池性能模拟与优化 、电池系统建模与优化这三个方面。模型精度、安全与可靠性方面,我觉得是挑战,因此,需要通过模拟和测试等手段,对电池系统的安全性和可靠性进行全面评估和验证。...
汽车HPC·2024-02-26
匿名用户
高性能计算(HPC)在汽车行业中的应用极为广泛,尤其在促进能源效率和减少排放方面具有显著影响。以下是几个主要方式,通过这些方式HPC能够帮助汽车行业实现这些目标:仿真与建模:HPC允许汽车工程师进行复杂的仿真和建模,包括动力总成系统的模拟、新型能源系统(如电动和氢能汽车)的开...
汽车HPC·2024-02-26
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基于前期业务的规划设计,目前我们还是两套平台,但是由于HPC和AI仿真对算力的共同需求,因此后续考虑进行资源的整合,并计划通过一套调度平台PBS实现任务的统一调度。
证券大语言模型·2024-01-03
peima课题专家组 · 某金融公司 擅长领域:人工智能, 云计算, 灾备
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在智能客服场景,大语言模型与知识图谱融合应用智能检索能力,通过对用户输入的查询进行分析和匹配,从海量的数据中快速返回相关信息,
证券大语言模型·2024-01-03
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
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银行大语言模型·2024-01-02
先生_许 · 金融 擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
大模型在金融服务中的应用日益广泛,其强大的数据处理和解析能力为银行等金融机构带来了显著的效率提升和成本节约。最新的算法和技术进展使得大模型能够在更广泛的领域发挥作用,同时,业界也在不断探索新的应用案例,以实现金融服务智能化升级。在算法层面 ,大模型通过自然语言...
智慧运营·2024-01-02
victorry · 中信卡中心 擅长领域:云计算, 数字化转型, 大数据
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金币1
大语言模型·2023-11-24
  • 时间:2023-12-09 14:00
  • 地点:广东深圳
  • 状态:已结束
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    深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
    深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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