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遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 云機(jī)器人技術(shù)研究 云機(jī)器人技術(shù)研究 領(lǐng)域方向：云機(jī)器人 工作地點(diǎn)： 深圳 云機(jī)器人技術(shù)研究 云機(jī)器人 深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 近年來(lái)機(jī)器人場(chǎng)景應(yīng)用越來(lái)越廣泛，如工廠、家庭、醫(yī)療、公共服務(wù)等，但機(jī)器人的開(kāi)發(fā)和運(yùn)行效率仍面臨非常大的挑
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 博士后招聘 云定義自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)研究 云定義自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)研究 華為北京博士后工作站 云定義自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)研究 華為北京博士后工作站 研究課題簡(jiǎn)介 華為云網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大，涉及面廣(虛擬網(wǎng)絡(luò)/數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)/骨干網(wǎng)/邊緣網(wǎng)絡(luò))，變更多，給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了
數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和比較，采用私有數(shù)據(jù)的目的是測(cè)試各類(lèi)方法在全新場(chǎng)景下的泛化性能。這篇論文能夠?yàn)?span id="bgsvl6h" class='cur'>研究深度立體匹配的研究人員提供詳細(xì)的參考資料，同時(shí)，作者在最后一節(jié)提到的7種未來(lái)發(fā)展方向?qū)τ?span id="t4i4mlh" class='cur'>研究深度立體匹配具有很好的思考價(jià)值，值得細(xì)細(xì)品讀。轉(zhuǎn)自AI科技評(píng)論，https://www.leiphone
下一代計(jì)算與網(wǎng)絡(luò) 下一代計(jì)算與網(wǎng)絡(luò) 聚焦公有云計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)方向關(guān)鍵技術(shù)的研究和新服務(wù)孵化 聚焦公有云計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)方向關(guān)鍵技術(shù)的研究和新服務(wù)孵化 研究領(lǐng)域 AI領(lǐng)域 網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域 計(jì)算領(lǐng)域 大模型訓(xùn)練配置優(yōu)化 通過(guò)模型信息和訓(xùn)練資源信息，充分考慮訓(xùn)練設(shè)備在算力、顯存、帶寬的異構(gòu)性質(zhì)，結(jié)合數(shù)
更進(jìn)一步，不同體系架構(gòu)的云服務(wù)器、不同租戶(hù)間的QoS要求，意味著強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法應(yīng)對(duì)的環(huán)境在不停變化，就像上圖不斷復(fù)雜變換的迷宮。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練用的歷史數(shù)據(jù)不具有概括性與對(duì)抗性，這時(shí)瑤光開(kāi)始基于歷史數(shù)據(jù)完成自學(xué)習(xí)與進(jìn)化，以應(yīng)對(duì)快速規(guī)模發(fā)展下的資源調(diào)度問(wèn)題。 圖4 基于瑤光調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)調(diào)度策略調(diào)優(yōu) 為了驗(yàn)證方案的可行
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 博士招聘 軟件安全檢測(cè)技術(shù)研究員 軟件安全檢測(cè)技術(shù)研究員 領(lǐng)域方向：安全 工作地點(diǎn)： 杭州、深圳 軟件安全檢測(cè)技術(shù)研究員 安全 杭州、深圳 崗位職責(zé) 1、參與源碼安全檢查工具開(kāi)發(fā)，利用源代碼靜態(tài)檢查技術(shù)進(jìn)行代碼漏洞檢測(cè)和分析，并實(shí)現(xiàn)對(duì)
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 云原生數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)研究 云原生數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)研究 領(lǐng)域方向：云數(shù)據(jù)庫(kù) 工作地點(diǎn)： 北京、成都 云原生數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)研究 云數(shù)據(jù)庫(kù) 北京、成都 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 云數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)新Lab的重點(diǎn)研究方向包括云原生分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云原生時(shí)空時(shí)序多模數(shù)據(jù)庫(kù)。分布式數(shù)據(jù)
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 云硬件體系結(jié)構(gòu)技術(shù)研究 云硬件體系結(jié)構(gòu)技術(shù)研究 領(lǐng)域方向：體系結(jié)構(gòu) 工作地點(diǎn)： 杭州、深圳 云硬件體系結(jié)構(gòu)技術(shù)研究 體系結(jié)構(gòu) 杭州、深圳 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 針對(duì)華為云的業(yè)務(wù)特征分析，建立云業(yè)務(wù)特征模型。 崗位職責(zé) 1、基于數(shù)據(jù)分析方法，進(jìn)行性能大數(shù)據(jù)的分析和建模；
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 天才少年招聘 云原生圖形渲染引擎研究 云原生圖形渲染引擎研究 領(lǐng)域方向：圖形渲染 職位名稱(chēng)： 云原生渲染技術(shù)工程師 云原生圖形渲染引擎研究 圖形渲染 云原生渲染技術(shù)工程師 挑戰(zhàn)課題方向簡(jiǎn)介 元宇宙提出構(gòu)建一個(gè)虛擬數(shù)字世界，大量虛擬3D
華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 博士后招聘 以?xún)?nèi)存為中心體系架構(gòu)研究 以?xún)?nèi)存為中心體系架構(gòu)研究 華為深圳博士后工作站,華為成都博士后工作站 以?xún)?nèi)存為中心體系架構(gòu)研究 華為深圳博士后工作站,華為成都博士后工作站 研究課題簡(jiǎn)介 本課題研究以?xún)?nèi)存為中心的體系架構(gòu)，面向持久化內(nèi)存技術(shù)和高性能網(wǎng)絡(luò)技
物理智能創(chuàng)新Lab 主頁(yè) 研究方向 新聞動(dòng)態(tài) 生態(tài)合作 招賢納士 關(guān)于我們 主頁(yè) 研究方向 新聞動(dòng)態(tài) 生態(tài)合作 招賢納士 關(guān)于我們 主頁(yè) 前往主頁(yè) 研究方向 前往研究方向 新聞動(dòng)態(tài) 前往新聞動(dòng)態(tài) 生態(tài)合作 前往生態(tài)合作 招賢納士 前往招賢納士 關(guān)于我們 前往關(guān)于我們 賦形于智，擢智馭形：
夠在兩種場(chǎng)景下超過(guò)基線(xiàn)算法。下一步工作可以從如下幾個(gè)角度展開(kāi)研究： 1) 可擴(kuò)展性：當(dāng)服務(wù)器數(shù)量增加時(shí)，狀態(tài)空間和動(dòng)作空間都呈指數(shù)增長(zhǎng)，給學(xué)習(xí)帶來(lái)困難。云服務(wù)提供商在實(shí)際場(chǎng)景中經(jīng)常需要在多個(gè)服務(wù)器之間調(diào)度請(qǐng)求，因此使學(xué)習(xí)過(guò)程具有可擴(kuò)展性是一個(gè)重要的未來(lái)方向。 2）泛化：我們的方法
的要求，研究適合于未來(lái)工業(yè)軟件云需求的CAE技術(shù)和架構(gòu)，可包括但不限于：云原生CAE軟件架構(gòu)研究、高適應(yīng)性的云化CAE前處理技術(shù)與關(guān)鍵技術(shù)研究、基于云服務(wù)和API的CAE軟件重構(gòu)研究、面向多云部署的CAE高性能并行計(jì)算（HPC）研究、面向多云部署的AI并行協(xié)同優(yōu)化算法研究、多云協(xié)
數(shù)字孿生發(fā)展研究報(bào)告 構(gòu)建虛實(shí)共生、仿真推演、迭代優(yōu)化的數(shù)字孿生“四層一域一體系”總體架構(gòu)，目前已形成城市、水利、交通、能源、文旅等領(lǐng)域數(shù)字孿生實(shí)踐落地案例。 立即下載 *建議：使用手機(jī)自帶瀏覽器下載
目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的基礎(chǔ)任務(wù)之一，一直以來(lái)都研究的熱門(mén)課題，無(wú)論在國(guó)內(nèi)或是國(guó)外，一直以來(lái)每年都會(huì)有很多的研究人員發(fā)表大量的關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的論文，而這些論文主要可以分為兩大類(lèi)。第一類(lèi)目標(biāo)檢測(cè)算法是基于傳統(tǒng)算法的，而另一類(lèi)則是近年來(lái)研究熱度較高的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法。
一個(gè)比較流行的方法是序列到序列的轉(zhuǎn)換，即將一個(gè)序列轉(zhuǎn)換為另一個(gè)序列。此方法一般機(jī)器翻譯常用，通常依賴(lài)于具有編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收輸入序列并學(xué)習(xí)提取重要特征，然后解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用該特征來(lái)產(chǎn)生目標(biāo)輸出。該范式已經(jīng)用于生物學(xué)和能源預(yù)測(cè)，其中在里面發(fā)揮重要作用的是Attention技術(shù)。
1、熟悉傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)原理、常見(jiàn)算法，熟悉Tensorflow、MXNet、Caffe等深度學(xué)習(xí)框架； 2、熟悉主流的編程開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，具備較強(qiáng)的編程開(kāi)發(fā)能力和一定的技術(shù)研究能力； 3、有工業(yè)IoT、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、智能建筑、智能家居等科研項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以及有深度學(xué)習(xí)模型壓縮、優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
遇見(jiàn)你，遇見(jiàn)未來(lái) 華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 博士后招聘 云機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新研究 云機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新研究 華為深圳博士后工作站,華為杭州博士后工作站 云機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新研究 華為深圳博士后工作站,華為杭州博士后工作站 研究課題簡(jiǎn)介 基于云-邊-端融合架構(gòu)，為云機(jī)器人提供仿真、計(jì)算、邊緣AI智
云基礎(chǔ)資源調(diào)度系統(tǒng)與算法研究 云基礎(chǔ)資源調(diào)度系統(tǒng)與算法研究 華為北京博士后工作站,華為深圳博士后工作站,華為西安博士后工作站 云基礎(chǔ)資源調(diào)度系統(tǒng)與算法研究 華為北京博士后工作站,華為深圳博士后工作站,華為西安博士后工作站 云上資源動(dòng)態(tài)調(diào)度算法和供需平衡仿真平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究：服務(wù)器成本在云
華為云 | +智能，見(jiàn)未來(lái) 博士招聘 云平臺(tái)系統(tǒng)工程研究員 云平臺(tái)系統(tǒng)工程研究員 領(lǐng)域方向：系統(tǒng)工程 工作地點(diǎn)： 深圳、北京、西安 云平臺(tái)系統(tǒng)工程研究員 系統(tǒng)工程 深圳、北京、西安 崗位職責(zé) 1、華為云政企解決方案的系統(tǒng)工程體系研究，包括不限于華為云解決方案的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、集成、測(cè)試
