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賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應用場景的涌現(xiàn)，在實際開發(fā)中，經(jīng)常會遇到訓練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術，通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習，然后根據(jù)小樣本學習技術，對少量新分類圖片進行有效特征提取，準確地識別出新的分類。來自：百科華為云計算 云知識 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 華為云828 B2B企業(yè)節(jié)，深度激活企業(yè)數(shù)實融合新動能 時間：2023-11-08 14:51:16 今年以來，云計算大模型競相涌現(xiàn)，數(shù)字技術賽道可以說是“百舸爭流”。從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)到傳統(tǒng)制造業(yè)無不在思考：來自：百科
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華為云計算 云知識 軟件開發(fā)必讀！華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 軟件開發(fā)必讀！華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts深度體驗指南 時間：2023-07-27 14:43:25 云計算 軟件開發(fā) 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts產(chǎn)品入口>> 7月7日-9日，來自：百科![]()
大會現(xiàn)場頒發(fā)獎金及證書。 【參賽對象】 計算機、自動化等相關專業(yè)的全日制本科、研究生、博士皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、組隊規(guī)模：來自：百科![]()
【參賽對象】 計算機、自動化、電子信息、軟件工程等相關專業(yè)（非必要條件）的全日制?？?、本科、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS；另外來自：百科![]()
LiteOS感興趣的用戶，同樣可報名學習。本賽事為個人賽，不需要組隊。 *請務必添加華為IoT小助手微信（huawei-iot），回復“LiteOS”，進群交流。 【賽事階段】 報名時間：5月13日9:00-6月2日18:00 第一階段：課程學習每日打卡（每日打卡匯總帖） 2020年5月25日0:00-來自：百科![]()
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