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升。城市治理中的事项类别非常多,但很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这来自:百科
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硬件加速来解决生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析:金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求,比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险来自:百科
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