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- 學(xué)生機(jī) 內(nèi)容精選 換一換
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本課程內(nèi)容涵蓋了當(dāng)前比較主流的前沿技術(shù)，包括軟件定義網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，同時(shí)引入算法設(shè)計(jì)的相關(guān)實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容，結(jié)合相關(guān)大賽的課題，提升學(xué)生的新技術(shù)和算法設(shè)計(jì)的相關(guān)創(chuàng)新技能。來(lái)自：其他華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)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(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation as Rendering》。來(lái)自：其他
- 學(xué)生機(jī) 相關(guān)內(nèi)容
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件對(duì)用戶選課分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。以課程為樣本點(diǎn)，基于聚類(lèi)算法對(duì)課程進(jìn)行分類(lèi)，找出每個(gè)樣本所包含的屬性，包括學(xué)習(xí)優(yōu)秀率、測(cè)驗(yàn)通過(guò)率、選課人數(shù)的學(xué)生比例等，從而進(jìn)一步分析影響線上學(xué)習(xí)體驗(yàn)的主要因素。來(lái)自：其他華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自復(fù)旦大學(xué)的梁家卿，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Joint Extraction of Entities and Relations來(lái)自：其他
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華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自上海交通大學(xué)的江揚(yáng)舟，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Revisiting the Sibling Head in Object來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)基于華為云Classroom平臺(tái)的教學(xué)授課能力，由教師角色的用戶在華為云Classroom平臺(tái)創(chuàng)建教學(xué)課程、添加課件資源、添加作業(yè)并發(fā)布，再通過(guò)作業(yè)導(dǎo)出的方式檢查學(xué)生學(xué)習(xí)成果。讓教師通過(guò)這一套教學(xué)授課流程的實(shí)踐，來(lái)體驗(yàn)并掌握通過(guò)華為云Classroom教學(xué)平臺(tái)搭建教學(xué)課程的基本能力。來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自蘇州大學(xué)的劉澤洋，從論文解讀、代碼復(fù)現(xiàn)和使用方法三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《A Neural Transition-Based Approach for來(lái)自：其他![]()
、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的范睿，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Attention-over-Attention Neural Networks來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自上海交通大學(xué)的徐繼晟，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Detection in Crowded Scenes: One Proposal來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期邀請(qǐng)到了華東師范大學(xué)的田旭東博士，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Farewell to Mutual Information: Variational來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自電子科技大學(xué)的鄧金紅，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Domain Adaptive Faster R-CNN for Object來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自中國(guó)科學(xué)院大學(xué)的陳城鑫，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Emotion Recognition from Variable-Length來(lái)自：其他![]()
、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)的王裕鑫博士，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Attention and Language Ensemble for來(lái)自：其他![]()
、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自北京航空航天大學(xué)的張?zhí)煊睿瑥恼撐母庞[、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Deep High-Resolution Representation Learning來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自蘇州大學(xué)的周一鋒，從使用平臺(tái)和技術(shù)框架簡(jiǎn)介、論文模型概述、復(fù)現(xiàn)代碼簡(jiǎn)析、實(shí)操模型訓(xùn)練四個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Densely Connected Convolutional來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自西北工業(yè)大學(xué)的李朝陽(yáng)，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《TinyBERT: Distilling BERT for Natural來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自電子科技大學(xué)的褚童，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《DeepJDOT: Deep Joint Distribution Optimal來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自電子科技大學(xué)的劉亞豪，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Learning to adapt structured output space來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自哈爾濱工業(yè)大學(xué)的潘名揚(yáng)，從任務(wù)及數(shù)據(jù)集介紹、論文概述、復(fù)現(xiàn)中的細(xì)節(jié)處理三個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《M-SQL: Multi-Task Representation來(lái)自：其他![]()
華為云AI論文精讀會(huì)2021邀請(qǐng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遷移學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)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(lái)低門(mén)檻使用經(jīng)典的算法。本期由來(lái)自大連理工大學(xué)的張旭，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)和實(shí)操講解四個(gè)方面帶領(lǐng)大家解讀《Style-Controllable Speech-Driven來(lái)自：其他![]()
本課程是由大連理工大學(xué)課程團(tuán)隊(duì)精心打造的優(yōu)質(zhì)課程。課程依托華為軟件開(kāi)發(fā)云這一先進(jìn)的企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，從軟件全棧工程師的視角引入了DevOps實(shí)踐所需要的技術(shù)能力，涵蓋了運(yùn)維、部署、流水線、代碼檢查等。每一章都包含大量練習(xí)題，讓學(xué)員能復(fù)習(xí)鞏固知識(shí)。課程還配套實(shí)驗(yàn)教程，是一個(gè)對(duì)網(wǎng)上商品管理項(xiàng)目進(jìn)行的完整實(shí)踐。來(lái)自：其他
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