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對自然語言處理、華為云圖引擎服務(wù)感興趣的用戶以及軟件開人員 結(jié)合自然語言處理云服務(wù)、 GES 和Flask框架實現(xiàn)醫(yī)藥數(shù)據(jù)的智能檢索 Python程序設(shè)計、自然語言處理基礎(chǔ) 使用自然語言處理服務(wù)實現(xiàn)AI小程序，提升自身編碼能力同時增加對圖數(shù)據(jù)使用的理解 醫(yī)藥和AI GES 醫(yī)藥查詢系統(tǒng)實踐來自：其他圖片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 函數(shù)工作流 及相關(guān)華為云服務(wù)簡介 圖片壓縮和水印添加概述 利用函數(shù)工作流實現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實踐 掌握圖片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 了解函數(shù)工作流及相關(guān)華為云服務(wù)簡 了解圖片壓縮和水印添加的基本知識 進(jìn)行函數(shù)工作流實現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實踐來自：其他
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智能信息過濾和圖片鑒別的應(yīng)用場景 實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別的華為云實踐 智能信息過濾和圖片鑒別的概述 實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別所需的華為云技術(shù) 了解智能信息過濾和圖片鑒別的應(yīng)用場景 進(jìn)行智能信息過濾和圖片鑒別的華為云實踐 解智能信息過濾和圖片鑒別 掌握實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別所需的華為云技術(shù)來自：其他本實驗基于函數(shù)工作流服務(wù)實踐所編寫，用于指導(dǎo)您使用函數(shù)工作流服務(wù)實現(xiàn)為圖片打水印的功能。來自：其他
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隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海量圖片的存儲備份和傳輸將消耗大量的存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。微認(rèn)證結(jié)合FunctionGraph服務(wù)，讓您體驗函數(shù)工作流帶來的高資源利用率和高處理效率。來自：其他![]()
通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化數(shù)倍，但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡的算子表達(dá)方式和泛化自動算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來自：其他![]()
本課程將全面深入地講解知識圖譜的核心基本概念及其重要發(fā)展歷程，同時重點探討如何將知識圖譜與前沿的大模型技術(shù)有機(jī)結(jié)合，實現(xiàn)檢索增強生成（RAG），以高效應(yīng)對復(fù)雜的自然語言處理（NLP）任務(wù)，例如智能問答系統(tǒng)、精準(zhǔn)信息檢索等。來自：其他![]()
通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化數(shù)倍，但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡的算子表達(dá)方式和泛化自動算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本章為計算機(jī)視覺課程系列的專題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來自：其他![]()
深度解析華為云FunctionGraph，掌握函數(shù)配置，協(xié)同APIG與 OBS 部署畫圖應(yīng)用，涵蓋場景、原理及實踐。來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本章為計算機(jī)視覺課程系列的專題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來自：其他![]()
本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。來自：其他![]()
0系列課程。計算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應(yīng)用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。來自：其他![]()
使用numpy分析圖像數(shù)據(jù)信息，以及基礎(chǔ)的圖片操作來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本課程為計算機(jī)視覺課程系列的專題課的第6部分：圖像和視頻描述Image and Video Captioning。來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機(jī)視覺更豐富的全景視圖。本課程為計算機(jī)視覺課程系列的專題課的第6部分：圖像和視頻描述Image and Video Captioning。來自：其他![]()
本實驗將使用華為 云知識 圖譜（KG）服務(wù)，學(xué)習(xí)使用知識圖譜平臺，將結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入到知識圖譜平臺，開通使用知識問答服務(wù)（KBQA），基于知識問題服務(wù)API，回答用戶的提問來自：其他![]()
華為云AI論文精讀會2021邀請計算機(jī)視覺、遷移學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自武漢大學(xué)的焦文科，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation來自：其他![]()
本課程主要講述數(shù)據(jù)表的操作方法，包括表設(shè)計概述、創(chuàng)建表的方法、表中數(shù)據(jù)的操作方法；講述什么是視圖、創(chuàng)建視圖、視圖維護(hù)及使用等內(nèi)容。來自：其他![]()
本課程從知識圖譜的概述，知識抽取，知識表示，知識融合，知識加工和知識存放等方面對知識圖譜從零到一的構(gòu)建進(jìn)行了全面的介紹，每個章節(jié)主要介紹了具體包含的技術(shù)和具體使用的方法，給想入門知識圖譜的讀者提供了基礎(chǔ)簡潔的學(xué)習(xí)素材。來自：其他![]()
本課程從知識圖譜的概述，知識抽取，知識表示，知識融合，知識加工和知識存放等方面對知識圖譜從零到一的構(gòu)建進(jìn)行了全面的介紹，每個章節(jié)主要介紹了具體包含的技術(shù)和具體使用的方法，給想入門知識圖譜的讀者提供了基礎(chǔ)簡潔的學(xué)習(xí)素材。來自：其他
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