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作者先介绍了如今应用普遍的机器学习：从自动驾驶、语音助手到机器人。其中有些思想，也是众多读者们了解过的，例如：为何机器学习在这个时候会火（大数据、计算力、更好的算法）；机器学习、人工智能、深度学习三者的关系等。除了这些基础概念，这份教程也对机器学习模型的开发流程做了图像化展示（如
一.课程大致内容答： 本课程带领我们学习了HuaweiLiteOSKernel特性，了解HuaweiLiteOS做到小体积、低功耗、高性能的关键，区分互联框架，传感框架，运行框架，安全框架的优势，以及使用开放的编程接口了解端云互通组件。二. LiteOS架构简述答：2.1LiteOS源码核心文件夹分析2
从理论上来讲，加深深度学习网络可以提升性能。深度网络以端到端的多层方式集成了低/中/高层特征和分类器，且特征的层次可通过加深网络层次的方式来丰富。举一个例子，当深度学习网络只有一层时，要学习的特征会非常复杂，但如果有多层，就可以分层进行学习，如 图1 所示，网络的第一层学习到了边缘和颜
9.3.7 IoT 开发者服务 IoT 开发者服务（IoT Studio）是面向物联网开发者的一站式应用开发平台，通过可视化开 发、在线应用托管服务，帮助企业便捷，快速构建 WEB 端应用，轻松管理全球化设备。 企业痛点： 初期投入有限，但希望快速构建应用尝试业务创新的中小企业客户。
HiLens Studio提供云上集成开发环境及HiLens Kit的模拟器。可以在线开发，调试，模拟运行，部署和发布人工智能技能。HiLens Studio的几个特点1，无需安装环境无需搭建本地开发环境，不限制操作系统，只要有浏览器就能投入开发，同时使用python，c++语言
在技术横流的路口保持初心，坚持不懈。靶心已定，请开始你的表演，提弓-搭箭-拉弓-瞄准-放手！你在哪个阶段？你准备好了吗？
之前的帖子有了解过一篇关于去雨的论文，这里介绍一篇关于去雾的论文。这些个人理解都属于数据预处理的范围，以此对图像进行增强，提高后续目标识别的准确度，可以认为这是其中一种用于数据增强的解决方案。这篇论文《Improved Techniques for Learning to Dehaze
做过ModelArts图像识别和物体检测的同学应该对用矩形框框住候选目标从而进行训练的步骤比较熟悉了，那么有没有其他的候选目标边界定义的方式呢？首先看下现有基于卷积神经网络的目标检测器，都需要使用anchor boxes，它们是各种大小和长宽比的框，其组成目标包围框的候选集，One-stage
#学知识赢好礼#邀请我的是G-washington通过观看我了解了taishan大数据平台，真正见识到大数据的强大，了解了什么是鲲鹏云服务，它支持开源等多种大数据平台商用和生态开放。
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【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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【功能模块】参考 https://gitee.com/mindspore/mindspore/blob/master/tests/st/fl/mobile/simulator.py想试下simulator.py模拟客户端请求但是调用startFLJob接口迟迟无返回消息【操作步骤&问题现象】1、flatc
如何正确建模视频序列中的帧间关系是视频恢复(VR)中一个重要但尚未解决的问题。在本研究中，我们提出一种无监督流对齐序列对序列模型(S2SVR)来解决这个问题。一方面，在虚拟现实中首次探索了在自然语言处理领域已被证明具有序列建模能力的序列对序列模型。优化的序列化建模显示了捕获帧之间
争取用2年时间，把证书考下来今年先攻克最难的一门
论文：Group Representation Theory for Knowledge Graph Embedding链接：https://grlearning.github.io/papers/15.pdf 论文从群论的角度来研究KG嵌入。结果表明，在复空间中可以对阿贝
论文《The Duo of Artificial Intelligence and Big Data for Industry 4.0: Review of Applications, Techniques, Challenges, and Future Research Dir
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【大赛简介】随着智能客服、服务机器人、出行导航、智能家居等应用的普及，语音合成技术也迎来了新的机遇。本赛道围绕华为云CodeArts API和IDE服务，并结合AI技术，可以快速创建语音合成应用，并实现按照文本要求输出专属场景音色音频。本赛题要求参赛选手根据指导文档，通过华为云CodeArts
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