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本文介紹了【NLP專欄簡介：數(shù)據(jù)增強(qiáng)、智能標(biāo)注、意圖識(shí)別算法|多分類算法、文本信息抽取、多模態(tài)信息抽取、可解釋性分析、性能調(diào)優(yōu)、模型壓縮算】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的抗vegf相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自：其他本文介紹了【【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——中醫(yī)證型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(Apriori算法)】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的抗vegf相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自：其他
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本課程主要介紹 FFmpeg 的發(fā)展歷史、模塊組成、命令行使用、API 使用等內(nèi)容，由淺入深地介紹了利用 FFmpeg 處理音視頻的常用方法，對(duì)音視頻技術(shù)感興趣的小伙伴一定能從中學(xué)到很多干貨。來自：其他本課程主要介紹 FFmpeg 的發(fā)展歷史、模塊組成、命令行使用、API 使用等內(nèi)容，由淺入深地介紹了利用 FFmpeg 處理音視頻的常用方法，對(duì)音視頻技術(shù)感興趣的小伙伴一定能從中學(xué)到很多干貨。來自：其他
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output space for semantic segmentation》和《ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation》。來自：其他![]()
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本課程主要介紹業(yè)務(wù)發(fā)展與安全風(fēng)險(xiǎn)的平衡，介紹DevSecOps三層安全防護(hù)網(wǎng)，通過Aegis、璇璣、重明等工具提升安全開發(fā)效率，以及如何利用這些先進(jìn)的安全組件和技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從1到N的安全擴(kuò)展，讓安全開發(fā)更高效。來自：其他![]()
檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自武漢大學(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》。來自：其他![]()
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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 Speech Segments Using Deep Learning on Spectrograms》。來自：其他![]()
為云MVP、昇騰HAE、華為云云享專家——歷天一帶領(lǐng)大家解讀《Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network》。來自：其他![]()
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使用經(jīng)典的算法。本期由來自哈爾濱工業(yè)大學(xué)的蔣士強(qiáng)和來自北京理工大學(xué)的李朝陽，從論文概述，模型分析，代碼復(fù)現(xiàn)三個(gè)方面解讀《Speaker Segmentation Using Deep Speaker Vectors for Fast Speaker Change Scenarios來自：其他![]()
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