Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務需求
立即購買
- 人工智能比賽題目 內(nèi)容精選 換一換
-
復賽賽題下載 比賽規(guī)則 初賽： 參賽選手在本地編譯調(diào)試完成后通過賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺通過運行代碼情況確定排名；每個團隊每天可提交1次代碼，以提交代碼所獲得的最好成績進行排名。 各賽區(qū)前32強團隊晉級復賽，各賽區(qū)33至64強團隊可進入復活賽區(qū)進行答題。 復賽： 比賽分兩個階段 1來自：百科DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為 AI開發(fā)平臺 實踐 DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽華為AI開發(fā)平臺實踐 時間：2020-12-15 19:57:24 “DigiX人工智能校園創(chuàng)新大賽”是江蘇省人工智能學會（JSAI）和華為終端云服務聯(lián)合舉辦的面向高校學子的基于人工智能的高級別創(chuàng)新來自：百科
- 人工智能比賽題目 相關內(nèi)容
-
編程闖關環(huán)節(jié)以個人形式報名參賽，編程語言支持C++、Java、Python 賽題詳情 用戶貸款風險預測。要求參賽者建立準確的風控模型，預測用戶是否會逾期還款。賽題下載 比賽規(guī)則 根據(jù)賽題要求及賽事官方發(fā)布的程序包，參賽學生在本地編譯調(diào)試完成后通過賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺通過運行代碼情況確定排名；編程闖關期間，選來自：百科ython。 比賽規(guī)則 初賽： 參賽選手在本地編譯調(diào)試完成后通過賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺通過運行代碼情況確定排名；每個團隊每天可提交1次代碼，以提交代碼所獲得的最好成績進行排名。 各賽區(qū)前32強團隊晉級復賽，各賽區(qū)33至64強團隊可進入復活賽區(qū)進行答題。 復賽： 比賽分兩個階段 1來自：百科
- 人工智能比賽題目 更多內(nèi)容
-
![]()
復賽賽題下載 比賽規(guī)則 初賽： 參賽選手在本地編譯調(diào)試完成后通過賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺通過運行代碼情況確定排名；每個團隊每天可提交1次代碼，以提交代碼所獲得的最好成績進行排名。 各賽區(qū)前32強團隊晉級復賽，各賽區(qū)33至64強團隊可進入復活賽區(qū)進行答題。 復賽： 比賽分兩個階段 1來自：百科![]()
復賽賽題下載 比賽規(guī)則 初賽： 參賽選手在本地編譯調(diào)試完成后通過賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺通過運行代碼情況確定排名；每個團隊每天可提交1次代碼，以提交代碼所獲得的最好成績進行排名。 各賽區(qū)前32強團隊晉級復賽，各賽區(qū)33至64強團隊可進入復活賽區(qū)進行答題。 復賽： 比賽分兩個階段 1來自：百科![]()
復賽賽題下載 比賽規(guī)則 初賽： 參賽選手在本地編譯調(diào)試完成后通過賽事網(wǎng)站提交代碼，后臺通過運行代碼情況確定排名；每個團隊每天可提交1次代碼，以提交代碼所獲得的最好成績進行排名。 各賽區(qū)前32強團隊晉級復賽，各賽區(qū)33至64強團隊可進入復活賽區(qū)進行答題。 復賽： 比賽分兩個階段 1來自：百科![]()
“賽題知識”中學習知識點。 比賽規(guī)則 選手需點擊“答題通道”進行在線答題，單份賽題共計10題（題庫會不定期刷新），每題10分，共100分。 得分80分及以上，可獲得熱身賽-編程闖關答題資格，及知識競答抽獎資格。 得分80分以下可重新答題。每位選手比賽周期內(nèi)最多可以提交10次。 *來自：百科![]()
入駐華為云云市場人工智能子市場的條件 入駐華為云云市場人工智能子市場的條件 時間：2021-02-23 18:00:02 云市場 服務商指南 入駐 怎樣成為華為云云市場人工智能市場商家？怎么成為人工智能市場店主？如何加入華為云云市場？想要成為華為云云市場人工智能市場商家，本文為你來自：云商店![]()
主任日常對接。 【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 【組委會】 指導單位：天津濱海高新技術產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)管理委員會 主辦單位：鯤鵬生態(tài)創(chuàng)新中心 協(xié)辦單位：天津市ICT人才聯(lián)盟、華為技術有限公司 【賽事交流】 鯤鵬凌云·智耀津門 天津鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽比賽詳情以工作人員通知為準，詳情請來自：百科![]()
三等獎，3個團隊，獎金：2萬現(xiàn)金+1萬云資源 【提交作品要求】 參賽者需登錄到華為云人工智能大賽平臺，生活垃圾圖片分類賽題提交算法模型，強降水臨近預測賽題、交通擁堵指數(shù)預測賽題提交結(jié)果，人工智能大賽平臺支持自動判題，返回評比結(jié)果。 【賽制規(guī)則】 初賽中每道賽題最高得分前20名選手，進入決賽。來自：百科![]()
三等獎，3個團隊，獎金：2萬現(xiàn)金+1萬云資源 【提交作品要求】 參賽者需登錄到華為云人工智能大賽平臺，生活垃圾圖片分類賽題提交算法模型，強降水臨近預測賽題、交通擁堵指數(shù)預測賽題提交結(jié)果，人工智能大賽平臺支持自動判題，返回評比結(jié)果。 【賽制規(guī)則】 初賽中每道賽題最高得分前20名選手，進入決賽。來自：百科![]()
來自：百科![]()
華為云杯2020人工智能應用創(chuàng)新大賽企業(yè)賽道 華為云杯2020人工智能應用創(chuàng)新大賽企業(yè)賽道 時間：2020-12-10 14:16:45 “華為云杯”2020人工智能應用創(chuàng)新大賽由華為（蘇州）人工智能創(chuàng)新中心、蘇州工業(yè)園區(qū)科技發(fā)展有限公司主辦，面向全國的人工智能交流賽事。 一、大賽介紹來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為杯第二屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽 華為杯第二屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽 時間：2020-12-10 14:46:42 “華為杯”第二屆中國研究生人工智能創(chuàng)新大賽以“AI賦能 創(chuàng)新引領”為理念，圍繞人工智能創(chuàng)新主題，引領未來的戰(zhàn)略性技術，激發(fā)研究生創(chuàng)新意識，提高研究生創(chuàng)新和實踐能力。來自：百科![]()
云知識 華為云杯2020人工智能應用創(chuàng)新大賽創(chuàng)客賽道 華為云杯2020人工智能應用創(chuàng)新大賽創(chuàng)客賽道 時間：2020-12-10 14:09:33 華為云杯2020人工智能應用創(chuàng)新大賽由華為（蘇州）人工智能創(chuàng)新中心、蘇州工業(yè)園區(qū)科技發(fā)展有限公司主辦，面向全國的人工智能交流賽事。 一、大賽介紹來自：百科![]()
1、專題資源：由區(qū)域教育局教育科學研究院設計，一線名校名師參與建設，專題資源包含課程視頻講解、專題課件、專題測試卷。 2、專題資源使用：在專題資源模塊，學生可以通過專題目錄搜索需要學習的課程，進行在線學習與專題內(nèi)容測試，學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點擊“確認答案”. 或者點擊“來自：云商店![]()
，將被認為是無效隊員，不會納入團隊名單； 3、代表報名需要提供公司授權函（請點擊下載，作品提交截止前提供即可），隊伍總?cè)藬?shù)不超過5人。 【比賽時間安排】 賽 事 階 段 時 間 安 排 報名階段 2020年7月1日-2020年8月21日20時 作品提交階段 2020年7月6日9時-2020年8月21日20時來自：百科![]()
臺上，不僅可以充分展示你的軟硬件作品，而且可以收獲獎金、獎杯等獎勵。此次比賽分為算法組（純編碼賽題）與實物組（提交軟硬結(jié)合的原型作品），參賽同學可自由組成三人以下隊伍報名參賽，并可同時報名參賽兩個組別。比賽分初賽、復賽和總決賽三個階段，其中各賽區(qū)復賽將在各賽區(qū)研究所舉辦，全國總決來自：百科![]()
組隊要求：先報名后組隊，每隊1-3人，成員要求在同一賽區(qū)（可跨學校），報名后選手需要在PC端進入賽區(qū)頁面組隊 公平參賽：每個階段比賽結(jié)束后大賽組將進行代碼查驗，如發(fā)現(xiàn)代碼重復或違規(guī)等情況，將取消改團隊參賽資格和現(xiàn)有成績 比賽規(guī)則：每個階段都需要參賽者至少提交一次作品，方能準確計算有效成績。將選取各團隊正式賽中的最好來自：百科![]()
D藥物研發(fā)軟件，基于AIDD的蛋白質(zhì)結(jié)構預測、分子屬性預測等服務。助力新靶標藥物的發(fā)現(xiàn)，讓醫(yī)藥公司搭乘AI輔助藥物研發(fā)的“快車”。 盤古人工智能 盤古登頂《Nature》 全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI預測模型，預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首來自：專題
看了本文的人還看了