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计算机网络——5G云时代
（3）uRLLC：低时延的安全算法、边缘计算、隐私保护 总结：了解计算机网络的概述，发展简史，4G到5G的过渡，云计算的出现，云计算的应用，云计算面临的挑战。
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【论文分享】WSN中基于流网络的K连通算法
WSN 由于网络节点众多、工作环境恶劣、节点能量有限等原因以及网络多跳传输的特性容易发生故障，因此，提高网络可靠性对 WSN 的应用具有重要意义。
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atlas200卡神经网络单元有问题
root@davinci-mini:/var/davinci/firmware# npu-smi info[ERROR] DRV:2019-01-01-00:03:09.962.274 [device monitor] [dm_command_time_out_hello 715]
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NB进入PSM模式就不能网络唤醒了吗？
NB主要是低功耗的，要低功耗就要PSM，不能网络唤醒怎么办啊
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【转载】5G网络将助力工业领域的发展
在5G时代，可以轻松地将我们的作业地点和电脑实时连接，人们可实时操作、实时分析，不用工人冒着危险去现场作业，就可以安全又高效地完成工作任务。
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EC Core-L-1 网口 1 默认网络配置是什么
样机第一次登录，需要通过网口登录，麻烦提供下网口的默认配置
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如何开好一场视频会议——会前网络准备
会前，网络准备①防火墙的限制是否提前打开；②人员集中，分别入会场景要看企业出口带宽是否足够2M一个会场；③如有涉及到海外接入，需要做到丢包<3%；时延小于500ms；④PC本地的防火墙（卡巴斯基、360等）放到信任应用清单，并且允许启动且允许调动音频和摄像头。
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基于MindSpore编写二分网络架构
基于MindSpore编写二分网络架构当前单纯的某个网络很难有效执行复杂任务，比如戴有墨镜的人脸识别或者戴有口罩的人脸识别，需要把整张人脸和半张人脸输入到二分网络中，分别进行学习解析，在FC层把它们整合到一起，尤其在多任务学习领域中，二分甚至多分网络尤为重要。
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分享机器学习趋势论文——将符号知识嵌入深度网络
Deep Networks链接：https://papers.nips.cc/paper/8676-embedding-symbolic-knowledge-into-deep-networks.pdf 论文 提出了模型LENSR，这是一个具有语义正则化的逻辑嵌入网络
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物联网中的感知网络和传感器技术
物联网中的感知网络和传感器技术有何作用？如何收集环境数据并传输给物联网系统呢？
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卷积神经网络压缩中的知识蒸馏技术综述
目前解决以上难题的网络压缩和加速途径主要有知识蒸馏、网络剪枝、参数量化、低秩分解、轻量化网络设计等。
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【MindSpore易点通】网络构建经验总结上篇
不能控制哪些数据输入网络，则需将dataset输出和network输入匹配。
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【MindSpore】【保存网络输出】保存模型在测试集中的输出
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、模型已经训练好2、并不是分类任务，而是度量学习任务，需要保存模型的输出进行可视化和评价3、如何将模型的输出结果保存为文本或者npy的格式【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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数据集准备-从网络流准备素材到OBS
试了一下网络流，非常顺利，添加SDK后，按照文档编写上传流对象的代码，运行成功在obs可以看到这个对象图片后面需要在看一下，在OBS里的目录归类的问题，还有多批量的素材的上传
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MSDN: 零样本学习的互语义蒸馏网络
为了解决上述困境，我们提出了一种相互语义蒸馏网络(MSDN)，该网络逐步提取ZSL的视觉特征和属性特征之间的内在语义表示。MSDN包含学习基于属性的视觉特征的属性→视觉注意子网和学习基于可视化的属性特征的属性→属性注意子网。
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local环境下VGG16网络的仿真
按官方提供的教程新建一个caffe model并导入网络结构文件prototxt文件和权重文件cafemodel。
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超分辨网络结构设计——上采样方法
上采样是超分辨网络设计中的关键一环，主要分为基于插值的方法和基于学习的方法。
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【玩转物联网平台之FAQ】NB网络信号问题
Q：NB模组附着网络失败如何处理？A：请先执行AT+NUESTATS，查看是否有网络信号。若Singal power等于0，表示没有收到网络信号， 请检查基站对应的频带否放开，或把设备换个信号强的地方再尝试。执行AT+NBAND？查询设置的频段跟模组本身的频段是不是一样的。
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【转载】5G网络的远程手术示教演示
据悉，基于5G网络的手术示教相比传统技术有高带宽、低延时的特性，使得网络传输延迟降低到了毫秒级，这也为未来开展手术间的远程指导成为可能。
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【WWW2021】基于知识嵌入的图卷积网络
近年来，围绕着图卷积网络(GCN)这一主题的文献大量涌现。如何有效地利用复杂图(如具有异构实体和关系类型的知识图谱)中丰富的结构信息是该领域面临的主要挑战。
