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随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动各行各业智能化转型的重要引擎。特别是2024年，大模型技术不仅在技术层面取得了突破，更在实际应用中展现出了巨大的潜力与价值。 本课程主要讲述进入大模型时代，各个领域在大模型实际落地的尝试和进展中呈现出多元化和加速化的趋势。来自：其他
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本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍深度学习是一个让鱼与熊掌可以兼得的方法。来自：其他
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本课程主要介绍JavaScript的面向对象机制和继承。来自：其他![]()
本课程主要介绍JavaScript的DOM对象和DOM事件。来自：其他![]()
本课程主要介绍JavaScript的BOM对象和JavaScript的BOM的定时器。来自：其他![]()
本课程由韩亚洪老师（天津大学智能与计算学部教授、博士生导师）介绍黑盒探测的联邦域自适应。包括黑盒探测与对抗攻击方法、对抗训练与生成对抗博弈、黑盒探测的联邦域自适应。来自：其他![]()
Learning)，又称联合学习，作为一种分布式机器学习框架，能够在保护数据隐私、满足合法合规要求的前提下，让多参与方或多计算结点之间在不共享原始数据的基础上联合进行高效率的机器学习。本课程介绍算法异构的松耦合联邦学习，并介绍基于数据生成器的松耦合联邦学习算法——LCFL。来自：其他![]()
本实验将介绍仓颉中的函数，并结合简单的编程代码进行知识体验，让大家更直观的了解仓颉语言中的函数。来自：其他![]()
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本课程由华为诺亚的宋老师介绍联邦学习在语音唤醒中的应用。联邦学习能够有效利用各种用户的信息知识，提升所有用户的KWS（智能唤醒）使用体验，对于使用中心模型时表现糟糕的用户，联邦学习能够显著提升模型在这些用户上的性能，整个流程中数据不离开用户端侧，满足隐私保护的要求。来自：其他![]()
现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。来自：其他![]()
本课程简洁明了地介绍了鸿蒙相关的很多基础问题，譬如鸿蒙从哪里来，适合用于哪些产品，有哪些关键特性，鸿蒙是否用于替代android等等。并且通过3个案例展示了鸿蒙全场景分布式操作系统的创新特性。来自：其他![]()
进入到物联网时代，To B场景下的海量设备接入对平台提出了更高的协议可扩展性，可靠性，业务可持续性等方面的需求。本次课程主要介绍物联网设备接入、设备管理云服务的最新特性：云化架构，自动化工程能力，灰度发布能力，超大容量扩展架构，可靠性容灾能力等等。来自：其他![]()
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随着时代的变化，软硬件环境日新月异，用户场景不断推陈出新，B-tree索引、倒排索引等传统技术在老瓶装新酒的今天还能碰撞出哪些新的火花，列存储、稀疏索引、算子下推等新面孔又会给我们带来多少变化和惊喜。本次直播课邀请到了华为云数仓 GaussDB (DWS)的资深存储引擎专家虫虫&am来自：其他![]()
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