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台，面向开发者提供的云服务，即开即用，让开发者快速而又轻松地开启云端开发之旅。 立即购买 管理控制台 软件开发流程是怎样的 本章节为您介绍软件开发生产线的基本操作流程。 前提条件 1、拥有已实名认证的帐号。若没有，请先注册帐号并完成实名认证。 2、已购买软件开发生产线。 3、若需来自：专题0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括 人脸识别 、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员来自：百科
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【赛事简介】 华为嵌入式软件大赛是华为公司面向在校大学生举办的大型嵌入式软硬件竞赛，在华为嵌入式软件大赛的舞台上，不仅可以充分展示你的软硬件作品，而且可以收获奖金、奖杯等奖励。此次比赛分为算法组（纯编码赛题）与实物组（提交软硬结合的原型作品），参赛同学可自由组成三人以下队伍报名参赛，并来自：百科、专业特色鲜明的类型教育转变。 人才培养产学研深度融合 发展以职业需求为导向、以实践能力培养为重点、深化产教融合、校企合作，育训结合，健全多元化办学格局，推动企业深度参与协同育人。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生来自：百科
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决赛将对赛题和比赛数据进行更新，最终按照作品评审前2名获奖者。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。来自：百科![]()
Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。 大数据实时检索场景化解决方案 HCIP-Big Data来自：专题![]()
作用，并分析了企业、开发者在实际应用中遇到的挑战。为适应不同智能化发展阶段的需求，《指南》按照L1至L5的多级步骤细分了智能开发能力的实施方案，明确了每个阶段的具体方法和目标，并提供了详尽的能力落地框架。 《指南》详列了智能化软件开发的六大核心能力，包括“代码生成与补全”、“单元来自：百科![]()
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时间：2020-12-09 17:04:48 机器学习是人工智能领域的基础研究方向之一，包括很多大家耳熟能详的算法。人工智能技术可谓构建在算法之上，我们需要运用算法去实现我们的想法，因此，想要了解人工智能技术，也需要学习常用的机器学习相关算法。 课程简介 本课程将会讲解机器学习相关算法，包括监督学习，无监督学习，集成算法等。来自：百科![]()
1、实时性与长期性：AI不仅要做出实时的操作决策，还要做出长期的规划决策，通常对于游戏时间30分钟左右的STG游戏，对应的决策步数（Policy）超过7000步，这意味着Actor执行Policy的时间成本较高。 2、复杂的动作空间：玩家需要同时操作移动方向、视角方向、攻击、姿态（站、蹲、趴、来自：专题![]()
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一句话识别：可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字。 录音文件识别：对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 ASRC优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景和语料进行优化，识别率达到业界领先。来自：百科![]()
大V讲堂——人工智能的能与不能 大V讲堂——人工智能的能与不能 时间：2020-12-15 11:39:38 通过本课程你将了解到人工智能能做什么，当前AI应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解：来自：百科![]()
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对工具链的影响等方面分析了大模型将给软件研发带来哪些主要的变化，并结合例子展示出大模型的确将大幅提升软件研发的效率。同时，也详细展示了华为内部在研发大模型的实践，介绍了华为的智能研发助手 CodeArts Snap的三大关键技术：高质量的训练数据构建，自动评估与人工评价的双反馈机制，以及自动补充上下文信息。来自：百科![]()
上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识；促使KG能利用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看，大模型对知识的抽象程度高，泛化能力强，用户开箱即用，体验更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用户更新知识的成本也较低，往知识库加文档即来自：百科![]()
财力来进行研究和开发。但是在技术、管理、成本、政策、安全等方面仍然存在许多需要攻克的难题。 目前，传统的互联网的标准并不适合物联网。物联网感知层的数据多源异构，不同的设备有不同的接口，不同的技术标准；网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和来自：百科
