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学习 区块链 技术 课程学习，动手实验，技能认证，全面掌握区块链前沿技术 在线课程 区块链概念了解 了解区块链的基本概念，为学习奠定基础。 区块链全景实践课 本期课程结合华为云区块链服务 BCS ，从入门到实践，循序渐进一站式学习。5节实战精品课，涵盖B CS 基础概念、各行各业的应用现状

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图像处理基本任务 第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验 华为云开发者学堂 华为官方云计算技术培训学习平台，致力于打造精品课程，在线实验，考试及认证一站式云计算技术人才培训平台，打造了“学、练、考、证”一站式学习与体验平台，为用户提供架构完整、内

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索需要学习的课程，进行在线学习与专题内容测试，学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案，点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”，打开微信扫描二维码，拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后，点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目，

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/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL

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I应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法：人工智能的能与不能 第2章 算力：从CPU，GPU到NPU

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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、

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了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型（手写数字识别）

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9、中软宅客学院在线平台网络人工智能课程介绍及7天实战、人才测评。 听众收益： 1、了解人工智能基本知识体系； 2、了解机器学习、深度学习、强化学习基础与实践； 3、了解AutoML相关概念和前沿技术； 4、了解Vega的架构和算法及网络人工智能平台的使用方法； 5、了解电信领域业务的问题和挑战，及AutoML技术在电信领域中的应用；

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业。 漂浮物识别算法：对水面上出现的漂浮物（塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被等）进行监测，实时、准确的上报监测结果，并保存相关信息，方便事后查询管理。 商品链接：排水口排水识别算法；倍特威视 华为好望商城 云市场商品 华为好望商城 排水口排水识别算法 基于深度学习的计算机智能视频物

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视频分析 第7章 自然语言处理 第8章 语音识别 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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、不需要编写任何代码，使用自动学习简单操作即可训练出属于自己的定制化模型。 立即使用 自动学习的优势 ModelArts通过自动学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模

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道用户的密码，就应该使用哈希算法存储口令的单向哈希值。 实际使用中会加入盐值和迭代次数，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻击。 对称密码算法 对称密码算法使用相同的密钥来加密和解密数据。对称密码算法分为分组密码算法和流密码算法。 分组密码算法将明文分成固定长度的分组，用

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定制语音识别，基于深度学习技术，提供针对特定领域优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。可根据客户特定需求深度定制，提升产品的人机交互体验。 产品特性 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景和语料进行优化，语音识别率达到业界领先 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合语音识别学术

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值得开发者关注，他最近一直在学习华为云开设的Mindspore和ModelArts相关的AI公开课， 其中，Mindspore是支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架。 ModelArts则是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化

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检测异常状态，立即报警。 该算法保证铁路线路应答器的正常工作，保障了铁路交通的安全。应答器异位检测算法针对铁路沿线的应答器放置状态进行检测，判断应答器放置状态是否符合规定要求。采用深度学习技术，基于开源yolo算法进行深度定制，训练应答器放置状态的算法模型，将模型通过转换后，移植到SDC。

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