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    个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。
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    本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型,并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章
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    Content)这一新兴领域,借助先进的机器学习技术,内容生成已经取得了显著的突破,特别是在图像生成方面,其应用已经变得日益广泛。AIGC 技术的快速发展,极大地提升了信息处理、图像创新设计等方面的工作效率,释放了人力资源,推动了产业的蓬勃发展。然而,高昂的学习成本、算力不足以及资源利用效率低下等问题,仍然阻碍着
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