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通过对各个学校疫情数据的上报采集，实时展示疫情的隔离、治愈、观察、返校等情况，对疫情的发病种类、分布情况进行实时展现，对学校停课等情况进行提醒与告警。同时通过日趋势图、月趋势图对疫情的发展情况进行趋势监管。 主要指标如下: 疫情隔离人数：通过对各个学段学生疫情隔离数据统计，实施反映当前疫情隔离情况。 疫情日动

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行业的联动协同作战，“一张图”指挥。 4、分析研判，对既有海量情报数据，能够按照时间/空间/层级结构等维度进行可视化分析，提供栅格、聚簇、热图、活动规律等多种可视化分析手段，并支持情报数据实时显示、态势历史回溯，辅助情报监测人员深度挖掘情报数据的时空特征及变化规律，助力用户最大限

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与教学内容、学生学习、教学能力、学校管理、社会公众服务的融合，推进智慧学习、智慧教学、智慧科研、智慧评价、智慧管理及智慧校园一体化发展，打造“人人皆学、处处能学、时时可学”的区域智慧教育环境，推动信息技术与教育全面深度融合，提升教与学的效率和效果，促进教学、学习和管理方式创新，提

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3、在合适的场景下，TBE提供的算子融合能力会促进算子性能的提升，让神经网络算子可以基于不同层级的缓冲器进行多级别的缓存融合，使得昇腾AI处理器在执行融合后的算子时片上资源利用率获得显著提升。 综上，由于TBE在提供算子开发能力的同时也提供了标准算子调用以及算子融合优化的能力，使得昇腾AI处

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赛题为：“爱（AI）美食 – 通过小样本学习进行美食识别”。随着越来越多AI应用场景的涌现，在实际开发中，经常会遇到训练样本数量不足的问题。因此，此次大赛赛题的核心是小样本学习技术，通过对大量已知分类的物体特征进行有效学习，然后根据小样本学习技术，对少量新分类图片进行有效特征提取，准确地识别出新的分类。

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造个性化自适应学习平台，实现课内学习向课外学习的延展，帮助每个学生实现弹性有效的针对性自主学习； 区域网络学习中心功能框架 （2）家庭教育 通过建设家庭教育平台，让家长通过家庭教育的系统学习，拥有亲子教育能力、自我管理能力、经营幸福家庭的能力。 （3）老年开放学院 老年教育作为终

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据所组成的集合。数据反映了真实世界的状况。数据集作为深度学习和机器学习的输入，对AI开发有至关重要的意义。 ModelArts 数据管理 提供了一套高效便捷的管理和标注数据集框架。不仅支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，

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时间：2020-09-07 10:09:17 语音交互 包括以下子服务： 定制 语音识别 （ASR Customization，ASRC）：基于深度学习技术，提供针对特定领域（如快递行业）优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。 定制语音识别包含 一句话识别 、录音文件识别功能。支持热词定制。

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