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- 拉源拉的 內(nèi)容精選 換一換
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本課程由韓亞洪老師（天津大學(xué)智能與計算學(xué)部教授、博士生導(dǎo)師）介紹黑盒探測的聯(lián)邦域自適應(yīng)。包括黑盒探測與對抗攻擊方法、對抗訓(xùn)練與生成對抗博弈、黑盒探測的聯(lián)邦域自適應(yīng)。來自：其他本課程主要介紹JavaScript的DOM對象和DOM事件。來自：其他
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和“應(yīng)用安全”兩個核心部分；最后，聚焦在云時代下的“安全管控及趨勢分析”領(lǐng)域，將被動的安全防御工作升級到主動的分析與管控，做到未雨綢繆。讓各種隱患與攻擊化解于無形之中。來自：其他使用華為云DevCloud及鯤鵬云服務(wù)的背景及意義 基于鯤鵬架構(gòu)的飛機大戰(zhàn)游戲的項目實踐 基于鯤鵬架構(gòu)的飛機大戰(zhàn)游戲的解決方案 基于鯤鵬架構(gòu)的飛機大戰(zhàn)游戲的技術(shù)原理 了解DevOps理念、華為DevCloud平臺和鯤鵬云服務(wù) 學(xué)會使用華為云DevCloud進(jìn)行項目管理 了解華為云公共資源和華為云Devcloud的各個服務(wù)來自：其他
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CNN中的權(quán)重初始化實操實驗來自：其他![]()
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型已成為推動各行各業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要引擎。特別是2024年，大模型技術(shù)不僅在技術(shù)層面取得了突破，更在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出了巨大的潛力與價值。 本課程主要講述進(jìn)入大模型時代，各個領(lǐng)域在大模型實際落地的嘗試和進(jìn)展中呈現(xiàn)出多元化和加速化的趨勢。來自：其他![]()
本課程由臺灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹深度學(xué)習(xí)是一個讓魚與熊掌可以兼得的方法。來自：其他![]()
和“應(yīng)用安全”兩個核心部分；最后，聚焦在云時代下的“安全管控及趨勢分析”領(lǐng)域，將被動的安全防御工作升級到主動的分析與管控，做到未雨綢繆。讓各種隱患與攻擊化解于無形之中。來自：其他![]()
本課程主要介紹JavaScript的DOM對象和DOM事件。來自：其他![]()
本課程主要介紹JavaScript的BOM對象和JavaScript的BOM的定時器。來自：其他![]()
本課程由韓亞洪老師（天津大學(xué)智能與計算學(xué)部教授、博士生導(dǎo)師）介紹黑盒探測的聯(lián)邦域自適應(yīng)。包括黑盒探測與對抗攻擊方法、對抗訓(xùn)練與生成對抗博弈、黑盒探測的聯(lián)邦域自適應(yīng)。來自：其他![]()
Learning)，又稱聯(lián)合學(xué)習(xí)，作為一種分布式機器學(xué)習(xí)框架，能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、滿足合法合規(guī)要求的前提下，讓多參與方或多計算結(jié)點之間在不共享原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合進(jìn)行高效率的機器學(xué)習(xí)。本課程介紹算法異構(gòu)的松耦合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，并介紹基于數(shù)據(jù)生成器的松耦合聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法——LCFL。來自：其他![]()
本實驗將介紹倉頡中的函數(shù)，并結(jié)合簡單的編程代碼進(jìn)行知識體驗，讓大家更直觀的了解倉頡語言中的函數(shù)。來自：其他![]()
基于 TensorFlow 訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，以識別 MNIST 數(shù)據(jù)集中的手寫數(shù)字，并評估模型的性能。來自：其他![]()
醫(yī)藥查詢系統(tǒng)實踐 自然語言處理 認(rèn)識AI、云服務(wù)在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用 掌握 GES 的功能和使用場景，了解GES平臺的使用 通過實踐進(jìn)一步了解GES和NLP服務(wù)的使用 了解自然語言處理服務(wù)的功能和使用來自：其他![]()
本課程由華為諾亞的宋老師介紹聯(lián)邦學(xué)習(xí)在語音喚醒中的應(yīng)用。聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠有效利用各種用戶的信息知識，提升所有用戶的KWS（智能喚醒）使用體驗，對于使用中心模型時表現(xiàn)糟糕的用戶，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠顯著提升模型在這些用戶上的性能，整個流程中數(shù)據(jù)不離開用戶端側(cè)，滿足隱私保護(hù)的要求。來自：其他![]()
現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。來自：其他![]()
本課程簡潔明了地介紹了鴻蒙相關(guān)的很多基礎(chǔ)問題，譬如鴻蒙從哪里來，適合用于哪些產(chǎn)品，有哪些關(guān)鍵特性，鴻蒙是否用于替代android等等。并且通過3個案例展示了鴻蒙全場景分布式操作系統(tǒng)的創(chuàng)新特性。來自：其他![]()
進(jìn)入到物聯(lián)網(wǎng)時代，To B場景下的海量設(shè)備接入對平臺提出了更高的協(xié)議可擴(kuò)展性，可靠性，業(yè)務(wù)可持續(xù)性等方面的需求。本次課程主要介紹物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入、設(shè)備管理云服務(wù)的最新特性：云化架構(gòu)，自動化工程能力，灰度發(fā)布能力，超大容量擴(kuò)展架構(gòu)，可靠性容災(zāi)能力等等。來自：其他
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