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类别非常多，但很多事件的数据量很少，用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量储来自：百科
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【报名须知】 一、报名流程说明 1.报名：点击右上角“立即报名”，进入报名链接；也可通过官网报名链接（https://competition.huaweicloud.com/information/1000036760/introduction）,点击报名。 2.注册登录：已注册用户直来自：百科
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指导单位：“数字中国创新大赛”组委会 主办单位：数字中国研究院（福建）、福州软件园管委会、华为技术有限公司 承办单位：福州软件园软件产业基地开发公司、华为技术有限公司福建代表处 协办单位：福建省自主可控软件重点实验室 【大赛时间安排】 1、参赛报名：10月21日0点至25日23点整 2、参赛实训名单公布：10月26日来自：百科![]()
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报名登记的团队信息所含账号为准，如果团队成员未在华为云注册账号，将被认为是无效队员，不会纳入团队名单； 3、代表报名需要提供公司授权函（请点击下载，报名截止前提供即可），队伍总人数不超过5人，由队长填写后盖章将扫描件与参赛作品一起提交。 【奖项设置】 本赛事奖项激励总额达83万，奖项设置如下：来自：百科![]()
【精选企业应用】全民战疫时期，企业远程办公如何更高效？ 华为云联合欧电云打造新时代数字化转型的利器 2022第二届华为大学生电力电子创新大赛 数字冰雹IOC可视化平台的业务功能 蓝斯智慧交通云平台有哪些亮点 相关推荐 方案概述:应用场景 方案概述:方案架构 什么是Astro工作流:Astro工作流产品功能 入门导读来自：云商店![]()
路，激发学生自主创新思维、培育学生全面发展；以赛事为牵引，推动智慧校园应用的落地实施，亦可作为学生留给母校的一份礼物，为国家培育真正需要的适合生产一线的高素质、高技能的应用型人才，助力民族软件技术自主创新与发展提升，助力国家在当前国际形势下抢占新一轮科技竞争制高点。 大赛详情地址来自：百科![]()
时间：2020-12-15 16:31:00 在自然语言处理（NLP）领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想，几个代表性模型和它们之间的关系。 课程简介 在自然语言处理(NLP) 领域中，使用语言模型预训练来自：百科![]()
课程单元页面 3、学习课程内容 在课程单元页面，选择想要学习的课程单元，点击【开始学习】，进入课程播放器页面。 图 点击【开始学习】 图 课程播放器页面 在课程播放器页面，点击左侧的目录，可以切换课程的章节；点击下方的“下一页”、“上一页”可以进行课程页面的切换。课程单元学习完成后，点击【返来自：云商店![]()
ModelArts使用简介:根据经验选择您的使用方式 线上课 文档约定 概述 边缘节点注册 什么是联邦学习来自：百科![]()
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图 点击【激活学习卡】按钮 进入激活学习卡的页面后，您需要刮开学习卡中激活码的图层，在对应框中输入 16 位激活码，或者直接在对应框中输入您收到的激活码，点击【激活学习卡】按钮。（注意区分 16 位激活码中的字母和数字：字母 O 和数字 0 容易混淆，字母 G 和数字 6 容易混淆）来自：云商店![]()
云知识 职业认证在线课程学习导读 职业认证在线课程学习导读 时间：2020-12-15 10:41:51 华为云学院提供了丰富的线上学习课程，课程采用视频、文档、测试题、动手实操等多种学习方式。通过本课程，让开发者、伙伴、技术爱好者等全体用户掌握在线学习职业认证的方法，了解职业认来自：百科![]()
什么是联邦学习 文档导读 简介 职业认证考试的学习方法 孤立森林:参数说明 神经网络介绍 安装须知:安装场景 线上培训课程介绍 什么是自然语言处理:首次使用NLP 华为云培训体系 典型AI库 脚本样例:Zeppelin 自动学习简介:自动学习功能介绍 自动学习简介:自动学习功能介绍来自：百科![]()
报名登记的团队信息所含账号为准，如果团队成员未在华为云注册账号，将被认为是无效队员，不会纳入团队名单； 3、代表报名需要提供公司授权函（请点击下载，作品提交截止前提供即可），队伍总人数不超过5人。 【奖项设置】 本赛事奖项激励总额50万，奖项设置如下： 本次比赛设置5个赛道，分别来自：百科![]()
需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：描述深度学习框架是什么；列举主流深度学习框架有哪些；了解Pytorch的特点；了解TensorFlow的特点；区别TensorFlow 1.X与2来自：百科![]()
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