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      10分钟了解AI开发的基本过程
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      人工智能 AI开发平台ModelArts MindSpore 机器学习
      作者小头像 简单坚持 2021-07-23 10:25:47
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      2021-07-23 10:25:47
      999+
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      ModelArts让AI开发变简单的全攻略
      AI正在改变我们的生活，改变我们身边的各行各业，但是这条通往智能世界的路并不平坦，其中一个巨大鸿沟就是AI人才的稀缺。AI将成为全民普及性的技能，如何大幅降低AI学习门槛，帮助庞大的软件开发者群体快速掌握AI技能，把AI用起来。ModelArts开发环境，目标为不同类型AI开发、探索、教学用户，提供更好云化AI开发体验。
      人工智能 AI开发平台ModelArts
      作者小头像 简单坚持 2021-06-21 09:04:08
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      什么是完整的AI视觉识别？
      完整的AI视觉识别论文，这里的"完整"是指识别人类可以识别的一切，本文提出一种名为“learning-by-compression”的新型预训练任务，希望能够激发社区追求compression-recovery的权衡而不是精度-复杂度的权衡！
      人工智能 AI开发平台ModelArts
      作者小头像 简单坚持 2021-06-01 14:42:50
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      2021-06-01 14:42:50
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      MindSpore新一代分子模拟库：SPONGE
      MindSpore新一代分子模拟库：SPONGE，由北大和深圳湾实验室高毅勤课题组与华为MindSpore团队联合开发，具有高性能、模块化等特性，是一个完全自主研发的分子模拟软件库。基于MindSpore自动并行、图算融合等特性，SPONGE可高效地完成传统分子模拟过程，利用MindSpore自动微分的特性，可以将神经网络等AI方法与传统分子模拟进行结合。
      AI开发平台ModelArts MindSpore 机器学习
      作者小头像 简单坚持 2021-05-27 09:09:24
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      2021-05-27 09:09:24
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      Apache CarbonData介绍 for 暑期2021
      Apache CarbonData实现了一种高性能融合的大数据存储方案，针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题，业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高，CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景。CarbonData通过索引等加速技术让存储和计算物理上更接近，从而提升CPU和IO效率，实现万亿数据分析秒级响应。
      Apache 大数据
      作者小头像 简单坚持 2021-04-28 12:44:09
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      2021-04-28 12:44:09
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      MindSpore开源一年的新特性介绍
      最近，AI计算框架是业界的热点，各大厂商纷纷投身AI框架的自研发，究其原因：AI框架在整个人工智能方案里，就像计算机的OS一样，得AI框架者得天下，得什么呢？ 生态！ 下面我们来介绍下MindSpore开源一周年后，有哪些牛B的特性发布。（MindSpore已集成到华为云全流程AI开发平台ModelArts里，开发者可以非常方便的在ModelArts里体验MindSpore新特性）。
      人工智能 AI开发平台ModelArts MindSpore
      作者小头像 简单坚持 2021-04-20 11:31:41
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      2021-04-20 11:31:41
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      深度学习中的图像分割：方法和应用
      介绍使图像分割的方法，包括传统方法和深度学习方法，以及应用场景。
      AI开发平台ModelArts 深度学习 神经网络
      作者小头像 简单坚持 2021-04-19 11:58:07
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      Python学习和开发小技巧
      本文收纳了Python学习者经常使用的库和包，并介绍了Python使用中热门的问题。
      人工智能 Python
      作者小头像 简单坚持 2021-03-05 07:31:28
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      2021-03-05 07:31:28
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      第三代人工智能的理解
      人工智能定义很多，但都不太准确。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹院士认为，人工智能是“研究和设计智能体，所谓智能体，是用计算机模拟人类的智能行为”。
      深度学习 人工智能
      作者小头像 简单坚持 2020-10-30 09:51:46
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      深度学习+迁移学习+强化学习的区别分享
      深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要应用于图像、文本、语音等领域。 迁移学习：用相关的，类似数据来训练，通过迁移学习来实现模型本身的泛化能力。 强化学习：让机器有了自我学习、自我思考的能力。
      AI开发平台ModelArts EI企业智能 人工智能
      作者小头像 简单坚持 2020-09-23 14:10:45
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