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隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。来自：百科成一次全量扫描耗时约1个小时，这里仅供参考，请以实际扫描时间为准。另外扫描的过程中会向网站发送一定数量的检测请求，可能会导致网站的负载小幅度增大。 标准扫描、快速扫描和深度扫描有哪些区别？ 快速扫描：扫描的网站URL数量有限且VSS会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。深度扫描：扫描来自：专题
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在左侧导航栏中选择“服务监控”，查看API的使用量。 文字识别 OCR 的并发是多少？ 文字识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，并发量会根据线上用户的调用情况动态调整。 如遇到突发高峰导致的并发量不够用的情况，您可以尝试以下两种解决方法： • 通过重试机制，在代码里检查返回值，碰到并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求来自：专题来自：百科
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赛题为：“爱（AI）美食 – 通过小样本学习进行美食识别”。随着越来越多AI应用场景的涌现，在实际开发中，经常会遇到训练样本数量不足的问题。因此，此次大赛赛题的核心是小样本学习技术，通过对大量已知分类的物体特征进行有效学习，然后根据小样本学习技术，对少量新分类图片进行有效特征提取，准确地识别出新的分类。来自：百科![]()
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