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图网络是表征学习中兴起的一个新方向，为解决逻辑推理问题带来了新的可能的方向。本课程所讲的图网络主要包含对于图嵌入的与图神经网络的介绍来自：其他来自：其他
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本课程将全面深入地讲解知识图谱的核心基本概念及其重要发展历程，同时重点探讨如何将知识图谱与前沿的大模型技术有机结合，实现检索增强生成（RAG），以高效应对复杂的自然语言处理（NLP）任务，例如智能问答系统、精准信息检索等。来自：其他![]()
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通过人工或定制化的方式优化和融合算子可使网络的性能优化数倍，但人工定制化方式效率低且不能满足网络越来越多样化的需求。 本次课程将详细介绍MindSpore新特性“图算融合”，它提供一种极简的算子表达方式和泛化自动算子融合能力，将AI算力更极致地解放给用户。来自：其他![]()
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层视觉到高层语义的多个方面，还包含以网络架构搜索为代表的新方向；本课将在基础课程之上，提供计算机视觉更丰富的全景视图。本章为计算机视觉课程系列的专题课的第1部分：图像超分辨Single Image Super-Resolution。来自：其他![]()
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