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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，来自：专题![]()
向导式开发提升模型开发效率，开放协同支持多框架 从数据准备，特征提取，模型训练，到上线发布，提供端到端的IDE向导式开发环境，提升模型开发效率；支持各种主流算法框架，如Tensorflow，Spark ML，Caffe，MXNet等 云上推理验证 提供模型云端运行框架环境，用户可以在线验证模型推来自：百科![]()
研究生等皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe， tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS；另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训，包括ModelArt来自：百科![]()
、作品介绍是否清晰） 【作品提交要求】 提交作品要求：介绍PPT+demo视频+开发作品 【开发框架和开发语言推荐】 AI训练框架推荐使用Caffe，编程语言推荐用C,C++ 【学习资料&相关硬件资源获取】 l华为Atlas 200DK的开发者社区:https://www.huawei来自：百科![]()
皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、组队规模：每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队，请在参赛前提前组队。 3、未满来自：百科![]()
以灵活利用不同硬件资源进行计算，提高计算效率。5. 兼容主流深度学习框架：Apulis AI Studio兼容包括华为MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架，方便用户使用自己熟悉的框架进行开发和部署。综上所述，Apulis AI Studio配来自：专题
