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華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科華為云計算 云知識 學姐筆記| 這三個PPT小技巧太好用了！ 學姐筆記| 這三個PPT小技巧太好用了！ 時間：2022-11-28 14:44:54 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數字化辦公 PPT可以說是很多打工人的痛 其實只要掌握好20%的功能按鈕，你也能成為PPT大師！（信我?。?來自：云商店
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華為將分享HarmonyOS、盤古大模型、昇騰AI云服務、 GaussDB數據庫 等最新創(chuàng)新成果。各領域伙伴將分享如何以科技創(chuàng)新為驅動，在鴻蒙生態(tài)和大模型技術中把握新機遇，構建智慧未來的新商業(yè)藍圖。 共創(chuàng)新技術 舞臺屬于開發(fā)者！各領域的專家及開發(fā)者將帶來干貨滿滿的分享。特別設置的Codelabs、極客馬拉松來自：專題![]()
方面的作用，以滿足日益增長的人才需求。 代碼大模型起源于深度學習與自然語言處理技術的交叉發(fā)展，其核心理念是通過大量的訓練數據與復雜的神經網絡結構，實現對代碼邏輯、語法的智能理解與生成。自誕生之日起，代碼大模型在軟件研發(fā)領域取得了舉世矚目的成就。其優(yōu)勢在于能夠減輕開發(fā)者的編程負擔、來自：百科![]()
算法、藥物知識圖譜，支撐藥企高效的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學習算法及藥物分析服務融入藥物研發(fā)過程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數據的智能標注、難例篩選和自動學習服務，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重來自：百科![]()
造個性化自適應學習平臺，實現課內學習向課外學習的延展，幫助每個學生實現彈性有效的針對性自主學習； 區(qū)域網絡學習中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學習，擁有親子教育能力、自我管理能力、經營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學院 老年教育作為終來自：云商店![]()
用開發(fā)、運行、運維、集成領域的智能化新產品能力。 在主題為“AI賦能應用現代化，加速軟件生產力躍升論壇”的論壇上，徐峰首先介紹了AI軟件+應用領域將會成為AI硬件和大模型之后新的增長點，推動AIGC產業(yè)進一步發(fā)展。結合國內AI領域的投資熱點分析，應用領域的投融資筆數在AI產業(yè)鏈中占比最高，達到60%。來自：百科![]()
內容大綱： 1、人工智能基本知識體系； 2、機器學習基礎與實踐； 3、深度學習基礎與實踐； 4、強化學習基礎與實踐； 5、Vega簡介、架構和Pipeline； 6、網絡人工智能AutoML簡介； 7、電信領域業(yè)務問題和挑戰(zhàn)及Vega在電信領域中的應用； 8、網絡人工智能課程資源庫介紹；來自：百科![]()
。 隨后，劉莉從人才需求的角度，結合在華為云招聘實際案例，闡述了目前相關領域的人才發(fā)展。張芮愷現場展示如何使用華為云CodeArts Snap智能編程助手，現場互動氣氛熱烈。展望未來，新時代軟件研發(fā)可能由三個關鍵角色即可組成未來完整的軟件研發(fā)全棧團隊：產品專家、架構專家、QA專家來自：百科![]()
前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現AI與IoT設備的結合。 另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產品中卻要面臨計算量大，內存占用高，算法延時長的問題，而IoT設備又往往有算力低、內存小及實時性要來自：百科![]()
云上MongoDB的優(yōu)勢 云上MongoDB的優(yōu)勢 時間：2020-08-31 09:46:03 數據庫 服務可用 自建MongoDB一般是自我深度優(yōu)化后的產品，往往較原生性能有較大的提升，這也變相為用戶提高了綜合性價比。自建MongoDB針對原生產品功能不足，增強其功能，尤其是優(yōu)先來自：百科![]()
高識別率 基于深度學習技術，對特定領域場景和語料進行優(yōu)化，識別率達到業(yè)界領先。 前沿技術 使用工業(yè)界成熟的算法，結合學術界最新研究成果，為企業(yè)提供獨特競爭力優(yōu)勢。 支持熱詞 針對專業(yè)詞匯，支持上傳至熱詞表，增加專業(yè)詞匯的識別準確率。 可定制化 針對客戶的特定場景需求，定制垂直領域的語音識別模型，識別效果更精確。來自：百科![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數據進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自：百科![]()
踐，充足算力供您使用，幫助您真正掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識； 3、學習多項AI領域的經典算法； 4、掌握一定的模型調優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型；來自：百科
