- 1 赛题背景 数字人民币是中国人民银行发行的数字形式法定货币，其效力等同人民币现金。该产品与传统银行账户体系不同，不需要绑定账户就能实现价值转移。自数字人民币在我行快速推广以来，不少诈骗分子利用普通民众对数币缺乏了解却又想积极参与使用的心态，不断变换手段进行诈骗。而依赖传统的名单、规则模式，已无法满足压降日益猖獗的数币欺诈行为的需求。 利用机器学习、深度学习等人工智能算法，可... 1 赛题背景 数字人民币是中国人民银行发行的数字形式法定货币，其效力等同人民币现金。该产品与传统银行账户体系不同，不需要绑定账户就能实现价值转移。自数字人民币在我行快速推广以来，不少诈骗分子利用普通民众对数币缺乏了解却又想积极参与使用的心态，不断变换手段进行诈骗。而依赖传统的名单、规则模式，已无法满足压降日益猖獗的数币欺诈行为的需求。 利用机器学习、深度学习等人工智能算法，可...
- 摘要YoloV6出来没有多久，YoloV7就开始流行了。如今的Yolo系列的模型都是沿用了YoloV3的架构，大家都是在卷积上做了一些更改。Yolov6和Yolov7都加入了Rep的结构。如图：图片来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/543743278YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，并且在 GP... 摘要YoloV6出来没有多久，YoloV7就开始流行了。如今的Yolo系列的模型都是沿用了YoloV3的架构，大家都是在卷积上做了一些更改。Yolov6和Yolov7都加入了Rep的结构。如图：图片来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/543743278YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，并且在 GP...
- 1.简介UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源... 1.简介UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源...
- 本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.MODIS collections.Daily Products¶ MCD43A4.006 MODIS Nadir BRDF-Adjusted Reflectance Daily 500mMCD43A... 本文将MODIS系列和使用图像所需的相关质量信息。This chapter provides an overview of the MODIS collections and products.MODIS collections.Daily Products¶ MCD43A4.006 MODIS Nadir BRDF-Adjusted Reflectance Daily 500mMCD43A...
- 有大数据是有效利用大数据技术的一个基础，而拥有大数据绝不是海量这么简单，重要的在于多维度以及持续性 有大数据是有效利用大数据技术的一个基础，而拥有大数据绝不是海量这么简单，重要的在于多维度以及持续性
- U-net网络常见于图像分割任务，最初的提出是用于解决神经细胞的边界分割，相对于传统的 FCN 结构，U-Net网络创新性地加入了跳跃连接，使得我们可以利用浅层的空间信息帮助细节的恢复。此后，U-Net便在分割领域大放异彩，在压缩、超分辨率等方向也得到了进一步的应用，很好地证明了这种编码-解码结构的有效性。 U-net网络常见于图像分割任务，最初的提出是用于解决神经细胞的边界分割，相对于传统的 FCN 结构，U-Net网络创新性地加入了跳跃连接，使得我们可以利用浅层的空间信息帮助细节的恢复。此后，U-Net便在分割领域大放异彩，在压缩、超分辨率等方向也得到了进一步的应用，很好地证明了这种编码-解码结构的有效性。
- 本场景下，我们使用线下GPU环境来承载调测阶段、ModelArts训练任务来承载批量运行阶段。 本场景下，我们使用线下GPU环境来承载调测阶段、ModelArts训练任务来承载批量运行阶段。
- 基于 Sentinel-1 和 LUCAS Copernicus 2018 年原位观测的欧洲作物类型图（EUCROPMAP 2018）。该数据集利用独特的 LUCAS 2018 哥白尼原位调查，是欧盟第一个基于 2018 年 S1A 和 S1B 合成孔径雷达观测的 10m 像素大小的大陆作物类型图。数据集可用性2018-01-01T00:00:00Z–2019-01-01T00:00:00... 基于 Sentinel-1 和 LUCAS Copernicus 2018 年原位观测的欧洲作物类型图（EUCROPMAP 2018）。该数据集利用独特的 LUCAS 2018 哥白尼原位调查，是欧盟第一个基于 2018 年 S1A 和 S1B 合成孔径雷达观测的 10m 像素大小的大陆作物类型图。数据集可用性2018-01-01T00:00:00Z–2019-01-01T00:00:00...
- 人工智能--迁移学习(Transfer Learning)转载链接：https://www.chinaai.org.cn/1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前... 人工智能--迁移学习(Transfer Learning)转载链接：https://www.chinaai.org.cn/1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前...
- 量化量化是转换深度学习模型以使用较低精度的参数和计算的过程。传统上，DNN 训练和推理依赖于 IEEE 单精度浮点格式，使用 32 位来表示浮点模型权重和激活张量。这种计算预算在训练时可能是可以接受的，因为大多数 DNN 在数据中心或云中使用 NVIDIA V100 或 A100 GPU 进行训练，这些 GPU 具有非常大的计算能力和更大的功率预算。然而，在部署过程中，这些模型通常需要在边缘... 量化量化是转换深度学习模型以使用较低精度的参数和计算的过程。传统上，DNN 训练和推理依赖于 IEEE 单精度浮点格式，使用 32 位来表示浮点模型权重和激活张量。这种计算预算在训练时可能是可以接受的，因为大多数 DNN 在数据中心或云中使用 NVIDIA V100 或 A100 GPU 进行训练，这些 GPU 具有非常大的计算能力和更大的功率预算。然而，在部署过程中，这些模型通常需要在边缘...
- 该数据集包含 1984 年至 2020 年地表水位置和时间分布的地图，并提供有关这些水面范围和变化的统计数据。有关更多信息，请参阅相关期刊文章：全球地表水及其长期变化的高分辨率绘图 （Nature，2016 年）和在线数据用户指南。这些数据是使用 1984 年 3 月 16 日至 2020 年 12 月 31 日期间获取的 Landsat 5、7 和 8 的 4,453,989 个场景生成的... 该数据集包含 1984 年至 2020 年地表水位置和时间分布的地图，并提供有关这些水面范围和变化的统计数据。有关更多信息，请参阅相关期刊文章：全球地表水及其长期变化的高分辨率绘图 （Nature，2016 年）和在线数据用户指南。这些数据是使用 1984 年 3 月 16 日至 2020 年 12 月 31 日期间获取的 Landsat 5、7 和 8 的 4,453,989 个场景生成的...
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