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华为云计算 云知识 Mirage文档手册学习与基本介绍 Mirage文档手册学习与基本介绍 时间：2021-07-09 11:47:08 Mirage 是一个 API 模拟库，它能帮助前端开发者模拟后端 API，从而能够构建和测试 JavaScript 应用程序，而不必依赖任何后端服务。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 Swift文档手册学习与基本介绍 Swift文档手册学习与基本介绍 时间：2021-07-09 14:54:43 Swift 是一种非常好的编写软件的方式，无论是手机，台式机，服务器，还是其他运行代码的设备。它是一种安全，快速和互动的编程语言，将现代编程语言的来自：百科![]()
Deno文档手册学习与基本介绍 Deno文档手册学习与基本介绍 时间：2021-07-09 15:09:43 Deno 是一个简单、现代且安全的 JavaScript 和 TypeScript 运行时，deno 基于 V8 引擎并使用 Rust 编程语言构建。 Deno文档手册学习与信息参考网址：https://www来自：百科![]()
云知识 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--深度学习 时间：2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、 语音识别 、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问题来自：百科![]()
时间：2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS) 是一种自动设计人工神经网络的技术，是机器学习领域中广泛应用的模型。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 FPGA加速型弹性云服务器类型介绍 FPGA加速型弹性云服务器类型介绍 时间：2020-04-02 01:40:01 云服务器 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server, FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让来自：百科![]()
具体费用情况以智能问答机器人产品详情页为准。 产品介绍： 智能问答机器人，简称CBSQABot，可帮助企业快速构建、发布和管理智能问答机器人系统。能够快速应用至售后自动回答、坐席助手、售前咨询机器人等场景。 提供问答引擎、机器人管理平台来方便客户快速、低成本构建智能问答服务。智能问答能满来自：百科![]()
想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和来自：百科![]()
指定识别区域，完成模板设计并调用服务接口。 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。来自：百科![]()
。 华为机器视觉通过多年的技术积累与深刻的行业洞察，结合智慧地产园区建设的实践经验，提出地产视觉智能体的解决方案，利用5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发，打造端边云网协同的一体化智能系统，加速地产智慧园区的建设，提升园区管理效率，方便居民的日常生活。 华为机器视觉解决来自：云商店![]()
本课程主要内容包括：自然语言处理技术原理、实战：构建专属智能问答机器人。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 自然语言处理概述 第3节 NLP技术及应用介绍 第4节 文本语义分析演示 第5节 对话机器人演示 第6节 课程总结 华为云来自：百科![]()
A：例如，目前在金融行业中，机器人可以完成40%以上的服务内容，机器人与人工配合，可以完成约83%的服务内容，人工能独立完成的服务内容，大约占17%，今天在整个产业中间，机器人获机器人与人工配合，已经能够完成大多数的服务内容，专业性、重复性的内容则会更多。机器人对语音的理解能力，识别来自：云商店![]()
AI开发痛点分析 第3节 ModelArts介绍 第4节 图像分类Demo演示 第5节 自动学习Demo演示 第6节 课程总结 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Train来自：百科![]()
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，这样不仅提高了数据量储来自：百科![]()
论坛期间，同济大学特聘教授朱少民认为，当今已从软件工程1.0到软件工程3.0时代，当GPT一类大模型发布之后，软件工程发生革命性的变化、出现软件新范式ML-DevOps（机器学习驱动研发和运维）：模型驱动开发、模型驱动运维，未来软件的形态将是“软件即模型（SaaM）”，在大模型底座上软件效能和质量将得到极大提升。来自：百科
