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【功能模块】Cascade RCNN网络训练报错，找不到错误原因。【操作步骤&问题现象】1、ascend 910 单卡训练到8个epoch左右 报错。mindspore版本为1.2。备注：同样的代码在gpu上可以正常训练。【截图信息】
1.作为热点的设备，以太网DHCP必须开着，DHCP分配地址的范围是192.168.42.xx ~ 192.168.49.xx， 网络共享固定IP默认是192.168.45.1，也可以用命令在dhcp地址范围内配置新的固定IP: setprop persist.sys.eth_ipAddr
速率速率指的是数据的传送速率，即数据率(data rate)或比特率(bit rate)。比特（bit）是计算机中数据量的单位，bit 来源于 binary digit，意思是一个“二进制数字”，因此一个比特就是二进制数字中的一个 1 或 0。速率是计算机网络中最重要的一个性能指标
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]
零样本学习(zero-shot learning, ZSL)的关键挑战是如何推断已见类的视觉特征和属性特征之间的潜在语义知识，从而实现对未见类的知识迁移。以往的研究要么简单地将图像的整体特征与其关联的类语义向量对齐，要么利用单向注意学习有限的潜在语义表示，无法有效地发现视觉特征与属性特征之间的内在语义知识
1. mindspore.mutable(input_data)简介在之前的版本中，除了Tensor，其他网络输入（标量、tuple、list和dict）会被当做常量值， 折叠掉，所以这些常量值是不能求导的mutable设置网络的常量输入为“可变的”， 因此就可以求导。而且网络输入为标量
5G网络的远程手术示教演示远程手术示教，大家并不陌生，在很多医院得到了普遍的应用。可是同时也受到带宽和信号的限制，无法真正达到身临其境的目的。而现在5G网络的出现，手术示教系统才能真正能够发挥其作用。下面，就是河北省某中医医院5G网络下远程手术示教演示：在中医院手术观摩现场，通过手术示教系统我们可以看到
4G和5G相同之处帧和子帧长度均为：10ms和1ms。最小调度单位资源：RB 4G和5G不同之处1)；子载波宽度4G：固定为15kHz。5G：多种选择，15kHz、30kHz、60kHz、120kHz、240kHz，且一个5G帧中可以同时传输多种子载波带宽。 2)； 最小调度单位时间
【功能模块】平台：ModelArtsmindspore版本：Ascend-Powered-Engine；MindSpore-1.3.0-c78-python3.7-euleros2.8-aarch64网络：official efficientNet【操作步骤&问题现象】在windows
Spiking Neural Network简述传统神经网络包括现存的各种以perceptron为基本单元的拓扑变种， 比如卷积神经网络系列（CNNs), 循环神经网络系列（RNNs）, 生成对抗网络（GANs）， 自编码器（Autoencoders) 等等。因为反向传播算法的存在和各类数学优化器的发展
第一步：进入hyper-v 管理器-创建虚拟交换机第二步：回到物理机-点击无线-进入网络和internet设置-第三步：创建的虚拟机—设置-网络适配器–选择-刚才我们创建的虚拟机交换机。。我们就可以联网了。
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。下面列举又给二分网络的例子
精准农业无线传感器网络协议研究杨金凤1, 王骥2,31 广东文理职业学院信息工程系，广东 湛江 5240882 广东海洋大学电子与信息工程学院，广东 湛江 5240883 广东省智慧海洋传感网及其装备工程技术研究中心，广东 湛江 524088摘要精准农业无线传感器网络（PAWSN,
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
售后工程师：安全产品的售后服务工作，包括安全产品的交付实施、售后支撑、产品调试上架。比如客户买了咱们的防火墙，咱们要派人去安装调试吧，总不能让客户自己去安装吧。这是产品工程师或者售后工程师的主要工作内容。
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
【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）
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。大多数GCN方法要么局限于具有同质边类型的图(例如，仅引用链接)，要么只专注于节点的表示学习，而不是针对目标驱动的目标共同传播和更新节点和边的嵌入
低阶API改下沉时dataset输出应和network输入匹配低阶API模式训练，即使用for循环进行训练与验证。由于低阶API不支持数据下沉训练，因此需将低阶API改成高阶API，即可使用数据下沉模式进行训练，以提升性能。(本例中，性能对比：低阶API模式:770imgs/sec
Q：如何检测NB网络信号？A：发送指令AT+CSQ命令查询NB信号强度。返回值为+CSQ：<rssi>,<ber>rssi越大，表示信号越强。信号强度和rssi换算公式为：信号强度=113dBm+(rssi*2)rssi=0，表示信号非常差。rssi=31，表示信号质量非常强。rssi
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