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集訓練自己的模型，或利用平臺中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓練平臺與推理服務平臺。其中樣本庫是存儲和管理各類型樣本資源的組件，為訓練環(huán)境提供標注樣本，支撐模型訓練；算法庫是提供開箱可用的神經網絡算法倉庫，模型庫是存儲和管理各類型專用來自：其他![]()
智能標注。 下圖為“圖像分類”類型的智能標注： 下圖為“物體檢測”類型的智能標注： 單擊“提交”后，啟動智能標注。 智能標注有哪些限制 目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數據集支持智能標注功能。 啟動智能標注時，需數據集存在至少2種標簽，且每種標簽已標注的圖片不少于5張。 啟動智能標注時，必須存在未標注圖片。來自：百科![]()
賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應用場景的涌現，在實際開發(fā)中，經常會遇到訓練樣本數量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術，通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習，然后根據小樣本學習技術，對少量新分類圖片進行有效特征提取，準確地識別出新的分類。來自：百科![]()
央國企數字化從業(yè)務上云邁向深度用云 央國企數字化從業(yè)務上云邁向深度用云 未來央國企所有的數字化轉型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價值，實現跨越式發(fā)展。 未來央國企所有的數字化轉型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價值，實現跨越式發(fā)展。來自：專題![]()
業(yè)場景創(chuàng)新，激發(fā)城市新活力。城市數字孿生解決方案主要由1個全要素聯接，2個核心引擎，3個建模產線組成。其中時空計算引擎可基于云地圖服務幫助客戶聚合地圖數據和應用生態(tài)，提供高效、高精度的時空處理、分析、可視等一站式時空信息服務；城市智能中樞則基于全棧AI能力，實現城市運行數據的智能感知、分析和決策。來自：百科![]()
造個性化自適應學習平臺，實現課內學習向課外學習的延展，幫助每個學生實現彈性有效的針對性自主學習； 區(qū)域網絡學習中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統學習，擁有親子教育能力、自我管理能力、經營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學院 老年教育作為終來自：云商店![]()
故障識別與根因定位服務實操 基于CodeArts進行黑白棋實時對戰(zhàn)游戲開發(fā) 使用昇騰 彈性云服務器 實現黑白圖像上色應用（C++） 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗（Python） 使用昇騰AI彈性云服務器實現圖像分類應用 通過鯤鵬開發(fā)套件實現Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現C/C++代碼遷移來自：專題![]()
本實驗指導用戶基于華為軟件開發(fā)生產線CodeArts構建部署黑白棋游戲應用。 初級 使用昇騰彈性云服務器實現黑白圖像上色應用（C++） 本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 初級 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗（Python）來自：專題![]()
00，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了非參數化生成模型GAN的概念和優(yōu)化過程、穩(wěn)定GAN優(yōu)化過程的方式；評價GAN生成樣本質量的評價標準，包括Inception score和FID等。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解GAN是很重要的非參數化生成模型。來自：百科![]()
景占比，保持圖片內文字清晰人眼可辨認。若圖片有旋轉角度，算法支持自動修正，建議圖片不要過度傾斜。 如何提高文字識別速度 識別速度與圖片大小有關，圖片大小會影響網絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。來自：專題
