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本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡介 本課程介紹了在降低模型對特定應用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解： 1、如何構建高效的神經網絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。來自：百科![]()
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物聯(lián)網數(shù)據(jù)顧名思義是由各種物聯(lián)網設備、傳感器產生的數(shù)據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比，物聯(lián)網數(shù)據(jù)具有“大、小、高、底”四個特點： “大”即物聯(lián)網數(shù)據(jù)體量大，我們經常聽到的一個經典的案例，即GE發(fā)動機有成百上千個傳感器，毫秒級頻度產生各種數(shù)據(jù)。一次飛機的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產生的數(shù)據(jù)量可能會更大。來自：百科![]()
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