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  • 華為云人工智能大賽平臺 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 2020中國高校計算機大賽華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽 2020中國高校計算機大賽華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽 時間:2020-12-10 16:47:55 2020中國高校計算機大賽·華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽由清華大學、中國人工智能學會和華為技術有限公司聯(lián)合舉辦,華為云大數(shù)據(jù)平臺提供
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    如何搭建數(shù)字藏品平臺 華為云NFT數(shù)字藏品開發(fā)平臺 云日志服務LTS 免費 云日志 服務 為什么使用云日志服務 云日志服務 LTS 使用流程 云日志服務平臺有哪些功能 查看更多 收起 1對1咨詢專屬顧問 1對1免費咨詢華為云專屬顧問,為您量身定制產(chǎn)品推薦方案 立即咨詢 華為云咨詢電話:950808或4000-955-988
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  • 華為云人工智能大賽平臺 相關內(nèi)容
  • 取消晉級資格的權利。 5、參賽者需確保報名信息準確有效,大賽組委會有權取消不符合條件隊伍的參賽資格及獎勵。 華為云開發(fā)者大賽平臺 華為云開發(fā)者大賽平臺,基于華為云服務,面向開發(fā)者開放的一站式賽事平臺,支撐華為云人工智能大賽等賽事 查看賽事 [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費
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    華為云計算 云知識 2019華為開發(fā)者大賽·智簡網(wǎng)絡賽道 2019華為開發(fā)者大賽·智簡網(wǎng)絡賽道 時間:2020-12-31 11:54:15 云服務器 【領域簡介描述】 面向未來發(fā)展的極大不確定性,運營商、企業(yè)需要通過網(wǎng)絡云化擁抱不確定性的未來。基于此,華為提出“智簡網(wǎng)絡”,通過
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  • 華為云人工智能大賽平臺 更多內(nèi)容
  • 免費的低代碼開發(fā)平臺 免費的低代碼開發(fā)平臺 華為云Astro是一個提供免費版套餐包的低代碼開發(fā)平臺,免費使用,最多可添加10個用戶(包括業(yè)務用戶),可以使用的資源有限,免費版目前僅開放開發(fā)環(huán)境。 華為云Astro是一個提供免費版套餐包的低代碼開發(fā)平臺,免費使用,最多可添加10個用
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    如有數(shù)字化系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗最佳。 【參賽流程】 【賽事咨詢】 掃碼加入大賽微信群,了解更多賽事信息。 華為云開發(fā)者大賽平臺 華為云開發(fā)者大賽平臺,基于華為云服務,面向開發(fā)者開放的一站式賽事平臺,支撐華為云人工智能大賽等賽事 查看賽事 [ 免費體驗 中心]免費領取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費
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    頒獎典禮 9月初 【大賽交流】 大賽答疑請訪問鯤鵬論壇 請?zhí)砑淤愂滦≈諵Q群號:865255169,回復:鯤鵬開發(fā)者大賽,小助手會邀請您入群交流,獲取更多賽事專屬資訊。 *小助手在線時間:每天9:00~18:00。 華為云開發(fā)者大賽平臺 華為云開發(fā)者大賽平臺,基于華為云服務,面向開發(fā)
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    華為云計算 云知識 大V講堂——人工智能的能與不能 大V講堂——人工智能的能與不能 時間:2020-12-15 11:39:38 通過本課程你將了解到人工智能能做什么,當前AI應用場景及技術如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標
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    好的跨平臺部署能力,可以在不同操作系統(tǒng)和環(huán)境中運行。4. 支持跨平臺部署:達觀RPA可以在多種操作系統(tǒng)上運行,包括Windows、Linux和Mac等。這使得用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的平臺進行部署和使用,提高了靈活性和可擴展性。綜上所述,達觀數(shù)據(jù)流程自動化機器人平臺軟件在元
    來自:專題
    微服務平臺 微服務平臺 華為云微服務平臺 微服務引擎CSE ),為用戶提供注冊發(fā)現(xiàn)、服務治理、配置管理等高性能和高韌性的企業(yè)級云服務能力,實現(xiàn)微服務應用的快速開發(fā)和高可用運維。 華為云微服務平臺(微服務引擎 CS E),為用戶提供注冊發(fā)現(xiàn)、服務治理、配置管理等高性能和高韌性的企業(yè)級云服
    來自:專題
    華為云計算 云知識 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺介紹 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺介紹 時間:2020-09-09 14:14:43 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺(簡稱物聯(lián)網(wǎng)平臺)提供海量設備的接入和管理,配合華為云其他產(chǎn)品同時使用,幫助快速構筑物聯(lián)網(wǎng)應用。 使用物聯(lián)網(wǎng)平臺構建一個完整的物聯(lián)網(wǎng)解決方案主要包括3部分:物聯(lián)網(wǎng)平臺、業(yè)務應用和設備。
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    “東風出行杯”開發(fā)者創(chuàng)意大賽是由東風汽車集團有限公司、東風暢行(武漢)科技股份有限公司聯(lián)合主辦,華為公司承辦的大數(shù)據(jù)分析、創(chuàng)意交流賽事。 大賽通過與東風暢行實際業(yè)務相結合,為開發(fā)者提供一個交流、學習,創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺,以達到為業(yè)務賦能、培養(yǎng)汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華為云人工智能
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    華為云Astro低代碼平臺關鍵能力 華為云Astro低代碼平臺關鍵能力 面對企業(yè)IT專業(yè)人員緊缺的挑戰(zhàn),華為云Astro低代碼平臺提供創(chuàng)新解決方案。讓非編程專業(yè)人士能快速構建、部署應用,緩解開發(fā)資源壓力,并高度整合技術架構,強化項目溝通協(xié)作。使每個參與其中的角色都找到自己的位置,攜手全民開發(fā)者推動項目向前運行。
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    華為云計算 云知識 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺優(yōu)勢 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺優(yōu)勢 時間:2022-10-14 19:53:35 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 隨著業(yè)務的發(fā)展,越來越多的企業(yè)選擇結合物聯(lián)網(wǎng)技術來實現(xiàn)自身效益增長。相比企業(yè)自建MQTT集群,使用華為云IoT服務低成本構建物聯(lián)網(wǎng)解決方案,在能力、成本
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    20-21日為大賽時間;6月22日華為云官網(wǎng)公布比賽結果。 議程 時間安排 大賽賽題發(fā)布 6月8日 比賽培訓授課 6月8日-19日 參賽作品提交/公布大賽答辯名單 6月20日15:00截止 大賽答辯 6月21日 大賽公布結果 6月22日華為云官網(wǎng)公布結果 【鯤鵬大賽賽制】 比賽成
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    ction),點擊報名。 2.注冊登錄:已注冊用戶直接登錄華為云賬戶;未注冊用戶點擊“免費注冊”按要求完成華為云用戶注冊并完成企業(yè)(或個人)實名認證 。 3.完善信息:按照鏈接進入開發(fā)者信息完善,完成信息填寫,閱讀大賽平臺報名服務協(xié)議后并勾選“我已閱讀并同意“完成報名。 4.創(chuàng)建
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    華為云計算 云知識 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 時間:2020-12-09 17:57:22 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù),參賽選手需根據(jù)歷史一個月異常標簽數(shù)據(jù)訓練模型并檢測后續(xù)一周內(nèi)各KPI中異常。
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    華為云計算 云知識 中原崛起·且看黃河 鯤鵬應用創(chuàng)新大賽2020(河南賽區(qū)) 中原崛起·且看黃河 鯤鵬應用創(chuàng)新大賽2020(河南賽區(qū)) 時間:2020-12-28 16:04:45 云服務器 【賽事簡介】 本次大賽為了推動各行業(yè)的應用系統(tǒng)完成基于鯤鵬架構下的適配、遷移及商用部署,
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    華為云計算 云知識 第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 時間:2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學習算法進行
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    作為全球最大的人工智能應用市場,中國人工智能技術落地迅速,已經(jīng)廣泛應用于多個行業(yè)和場景,未來將在現(xiàn)有行業(yè)更深入應用,并觸達更多行 業(yè)場景。中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模也將保持高增長趨勢,預計到2025年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過4000億元。 數(shù)據(jù)顯示人工智能不同技術方向崗位的人才供需比均低于0
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    華為云計算 云知識 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解—
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