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  • 学生机 内容精选 换一换
  • 本课程由加拿大滑铁卢大学的胡泽欧博士介绍多目标优化联邦学习。包括:Pareto Optimal、Ordering Cone、MGDA算法、 FedMGDA+算法。
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    本实验是基于Spark进行偏好分析的实例。我们利用课程信息表,分析学生学习成绩变化趋势和学习偏好。
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  • 学生机 相关内容
  • 自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法,让更多人来低门槛使用经典的算法。本期由来自哈尔滨工业大学的蒋士强和来自北京理工大学的李朝阳,从论文概述,模型分析,代码复现三个方面解读《Speaker Segmentation Using Deep Speaker
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    本课程由田海博老师(中山大学计算机学院副教授)介绍几种隐私保持的比较算法。包括秘密份额上的比较、加法同态密文上的比较、全同态密文上的比较。
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  • 学生机 更多内容
  • 本课程针对即将到来的物联网时代,由浅入深为0基础开发者及学生提供OpenHarmony硬件开发实操指导,可有效降低OpenHarmony设备开发入门门槛
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    本课程主要介绍HarmonyOS的整体架构,围绕操作系统分布式特性,向学生介绍HarmonyOS概述、HarmonyOS应用程序架构、HarmonyOS分布式软总线技术特性
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    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。
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    通过E CS 搭建Windows操作环境, 利用Visual Studio 运行 SparkRTC Windows端demo,通过老师身份开课,在开启另一个线程以学生身份进入课堂,体验SparkRTC 实时音视频 功能
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    本课程由杨强老师(加拿大工程院院士、香港科技大学讲席教授)介绍迁移学习和联邦学习的最新进展,包括横向联邦、纵向联邦、联邦标准、异构联邦学习、迁移学习以及联邦学习的应用案例。
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    面向想要掌握更深数据库知识的高校学生、个人开发者、企业工程师,使您掌握数据库的核心理论并实践,具备较强开发实践能力。
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    面向对华为云欧拉操作系统有学习及认证需求的高校学生及个人开发者,通过理论结合实践,使相关从业者具备理论知识和实操能力。
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    该认证面向想掌握更深数据库知识的高校学生、开发者、企业工程师,通过学习数据库核心理论并实践,具备更强的开发和运维实践能力。
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    本课程是为具有一定英语基础和学术写作需求的学生提供一个结合Python编程技能和英语学术论文写作的综合性课程,旨在教授学生如何使用Python语言在华为开发者空间-云主机上进行英语学术论文的写作。课程将涵盖Python编程基础、学术论文结构、数据分析与可视化、以及学术论文写作技巧,为将来走向工作岗位打下坚实的基础。
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    本课程由天津大学石育澄老师,介绍联邦域自适应中对抗机器学习方法的应用。主要内容包括,对抗噪声可缓解域差异导致的性能损失,对抗训练方法可对齐域间数据分布,或作为数据增广方法提供更多监督信息。
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    通过ECS搭建Windows操作环境, 利用Visual Studio 运行SparkRTC Windows端demo,通过老师身份开课,在开启另一个线程以学生身份进入课堂,体验SparkRTC实时音视频功能
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    本课程主要介绍鸿蒙系统的“一次开发,多端部署”的开发,通过权重、自适应布局、横屏和竖屏的切换介绍,让学生了解程序适应多种类型的智能设备的开发。
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    华为云AI论文精读会助力开发者低门槛使用经典算法,本期由来自北京大学的白璐斌,从论文解读、模型源代码讲解、使用方法介绍三个方面带领大家解读《Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training》。
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    本课程由南京大学LAMDA实验室的李新春博士,介绍基于私有共享模型的联邦私有化技术。联邦个性化算法(FedPHP)在每个客户端上利用移动平均保存历史个性化模型,得到HPM,在下一轮个性化过程中,利用HPM指导刚下载的全局模型进行训练。
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    本课程内容涵盖了当前比较主流的前沿技术,包括软件定义网络、云计算、物联网、人工智能和大数据技术,同时引入算法设计的相关实战内容,结合相关大赛的课题,提升学生的新技术和算法设计的相关创新技能。
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    华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法,让更多人来低门槛使用经典的算法。本期由来自武汉大学的焦文科,从论文概览、算法模型剖析、代码复现三个方面带领大家解读《PointRend: Image Segmentation as Rendering》。
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    件对用户选课分布进行统计分析。以课程为样本点,基于聚类算法对课程进行分类,找出每个样本所包含的属性,包括学习优秀率、测验通过率、选课人数的学生比例等,从而进一步分析影响线上学习体验的主要因素。
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