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Google Earth Engine（GEE）——Landsat 8/9 Level 2 Collection 2温度
不再需要使用 Ermida 的算法计算表面温度。 Landsat Level 2，Collection 2 包含经大气校正的地表反射率和地表温度 (LST)。所有 Collection 2 LST 产品均采用由罗彻斯特理工学院 (RIT) 和美国国家航空航天局 (NASA) 喷气推进实验室
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华为云hilens
odelBox框架完成应用的开发，支持部署到端、边、云场景的不同设备中运行，打通行业AI应用落地最后一公里。 优势 高性能并发调度引擎 ModelBox中将所有的任务都以功能单元的形式封装，由多个功能单元构成一个完整的应用。执行时，功能单元的计算将统一由线程池并发调度，确保计算单
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深度学习的现实应用
深度学习的现实应用近年来掀起的深度学习革命已经深刻地改变了诸多应用领域，并将在越来越多的领域取得成功。其中最广为人知的领域包括自动语音识别、图像识别、自然语言理解及很多其他交叉领域（如医疗、生物、金融等）一、语音识别在语音识别和智能语音助手领域，我们可以利用深度神经网络开发出更准
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深度学习在药物发现领域的兴起
过去的十年中，深度学习(DeepLearning，DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来，该技术在诸如图像和语音识别，自然语言处理等领域表现出优于其他机器学习（Machine Learning，ML）算法的性能。近年来，深度学习在医药研
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深度学习的现实应用
的深度学习架构仍在不断进化，与强化学习、无监督学习等的结合应该会带来效果更优的模型。1.3.4 其他领域深度学习在其他领域（如生物学、医疗和金融等）也有很多应用。在生物学研究中，深度学习算法可以发现人类无法捕捉到的特征。研究人员利用这些算法对细胞图像进行分类，建立基因组连接，加速
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华为云在线课堂AI技术领域课程“深度学习”学习心得体会
点周期性的连接来捕捉序列化数据中动态信息的神经网络，可以对序列化的数据进行分类。 数据集处理： 通过本章节的学习，我了解到常见的数据类型，数据集划分的原则，以及处理模型方差与偏差的方法 数据集 在机器学习任务中使用的一组数据，其中的每一个数据称为一个样本。反映样本在某方面的表现或性质的事项或属性称为特征。
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深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）
文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）
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PyTorch深度学习领域框架
PyTorch是深度学习领域中一个非常流行的框架，它提供了丰富的高级知识点和工具来帮助深度学习开发人员在项目中快速迭代、优化和调试。在本文中，我们将讨论PyTorch项目实战中的一些高级知识点。 自定义数据集 PyTorch提供了许多内置的数据集（比如MNIST、CIFAR-10
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AI技术领域课程--深度学习
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。
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深度学习之深度前馈网络
network)。 前馈网络对于机器学习的从业者是极其重要的。它们是许多重要商业应用的基础。例如，用于对照片中的对象进行识别的卷积神经网络就是一种专门的前馈网络。前馈网络是向循环网络前进中的概念奠基石，后者在自然语言的许多应用中发挥着巨大作用。 前馈神经网络被称作网络
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