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等环节的全面数字化转型之旅。海螺水泥将IT系统部署在华为云，通过5G、云、AI的协同创新，实现了工厂智能化、产业绿色化。 从上述企业的实践来看，张平安指出数字化成功的关键是用云原生的思维践行云原生。“华为前三十年重塑了世界的联接，未来三十年，我们将构建智能世界的云底座
为人工智能社区群策群力的早期形式，「众包」成就了 ImageNet 等一批成功的数据集，也加快了整个社区的发展进程。但要构建人工智能技术开发生态，仅靠「众包」是不够的。2009 年，由知名科学家李飞飞发起，来自全球 167 个国家近 5 万名工作者以众包的方式，通过三年合作努力，
目而准备的。ARCTAS项目旨在研究北极地区的大气成分，特别是气溶胶的分布、组成和影响。 MISR仪器通过多角度观测地球表面，能够提供多角度的遥感数据。MISR L2 FIRSTLOOK Aerosol Product subset就是基于MISR仪器获取的遥感数据中的气溶胶产品子集。
对美好愿景的一个长远的规划，它是一个比较远大的目标，也是我们在工作安排或者是说业务规划的行动的纲领和指导思想。当时这家公司面临的问题是什么呢？公司的美好愿景也是有的，公司也有着非常好的技术背景，但是这个业务的未来是什么样的，大家都描述不清楚。因为没有一个信息确定的战略，他没有战略
转变，实现政务治理的智能化。对于数字政府的建设，有哪些总体的框架和思路，我们和华为云提出了一些我们的见解和看法。第一个我们认为，以构建数字孪生城市为改革壤土，要用动态的模型建立，去模拟整个城市的运行环境，是为了在物理世界的基础上构建一个全新的数字的孪生的全新的世界，我们要以各类模
随着企业的发展壮大，知识体系的建设完善，也是实力积累与品牌传播不可忽视的一部分。那么，企业应该选择怎样的知识管理系统呢？华为云云市场推出博识知识管理系统，其基于强大的音视频处理、大数据挖掘及人工智能技术，以SaaS服务的方式让企业培训和员工学习成长更加轻松有效。 使用博识知识管理
模态融合，从而消除了对特定的跨模态融合模块的需要。为了解决在连续输入(如视频或音频)上标记化的不可微性，使用了一个允许端到端训练的松弛方案。此外，与先前的只使用编码器的模型不同，我们的网络包含一个自回归解码器，通过在语言编码器融合的多模态嵌入中生成开放的文本。这使得此方法具有完全
这节课主要讲了蜂窝移动通信技术和 短距无线通信技术印象深刻的就是最后短距无线通信技术中的ZigBee和Z-wave这两个都有一个共同点，就是价格低，应用方便。未来在物联网领域应该会有大量的这种低成本，应用简便的技术出现，毕竟5G要建大量的基站，成本将会是应该很大的问题。
对话系统在最近几年发展非常迅速，特别在NLP顶会上的论文数量在逐步增多。通常，对话系统包含语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、语言生成等四个模块。之前很多的文章在对话系统中的语言理解和生成的工作有较多的分享，本文主要关注点在对话策略学习，因而梳理了2019年对话策略学习在NLP顶会上的工作。我们从ACL/E
这项工作受启发于人脑的想象能力，比如人看到一辆红色的轿车&一辆蓝色的卡车，可以立即想象出一辆蓝色的轿车（即使没有见过）。 我们提出了一种区分于现有 learning paradigm 新的训练范式：组监督学习 （Group-Supervised Learning），通过可控的解耦表征学习（controllable
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论文动机自监督学习中的对比学习已经成为目前一个新的研究方向。其核心思想是缩短两个正样本之间的距离，拉大负样本之间的距离，从而得到输入更好的表示。因此对比学习的重点研究内容就是如何进行正样本的选择，如何进行负样本的选择。 在计算机视觉领域，可以通过旋转，裁剪，变色，缩放等实现正样本的数据增强。
3小节--计算机视觉服务实战这节主要是在华为云的某个网址下面，演示了图片识别、票据识别、语音识别等、这里提个小意见，把文字合成语言，不错，就是听起来说的太过死板了。 华为云也提供了用代码的方式，来实现这些服务。华为云提供的每一个人工智能的服务，都是以API的形式对外提供接口的。我们可以华为云SDK去编
用框架时，请选择您使用的引擎及其对应开发环境。目前支持的运行环境列表请参见表格1。需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读表格1中每个runtime的说明信息。swr_lo
2、各个无线传输技术对比和应用场景需求心得：目前无线通信领域百花齐放，在各种场景下都有相对成熟的技术在广泛应用，技术很多时候并没有明显的孰优孰略之分，重点是找到适合匹配应用场景的的需求。
在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。增量训练的操作步骤登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情
利用监督学习(SL)的力量开发更有效的强化学习(RL)方法已经成为最近的一种趋势。为了解决稀疏奖励目标条件问题，我们提出了一种新的分阶段方法，即在线反馈学习和离线反馈学习交替进行。在在线阶段，我们执行RL训练并收集上线数据，而在离线阶段，我们对数据集中成功的轨迹执行SL。为了进一
一、简介本项目主要运用华为云 EI 的 ModelArts 的自动学习以及云对象存储的 OBS，实现简单的垃圾分类系统。二、内容描述本垃圾分类图像识别系统主要通过创建图像分类自动学习项目，进行数据标注，进行自动训练和部署测试，再到最后的结束测试。 三、主要流程四、图像分类任务介绍ModelArts
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