这个项目的核心优势应用场景和相关项目如下:
– 核心优势:飞桨源于产业实践致力于与产业深入融合。
– 应用场景:飞桨开发者荣誉认证体系、飞桨特殊兴趣小组、AI for Science共创计划、科学计算合作伙伴招募、报错或功能请求、技术论坛、联系与反馈、交流群、活动日历、国家电网2022年人工智能公开赛、2022 CCF大数据与计算智能大赛、探索AI世界 收获无线惊喜、社区资源、AI学习地图、李宏毅课程、AI快车道、首席AI架构师培养、开发者案例、免费算力AI实训平台、百万奖池比赛、考试认证、开源伙伴、开源合作伙伴计划 汇聚优秀开源项目助力开源社区成长。
– 相关项目:RocketQA、Rubick、Tengine、TensorLayer、TVM、Volcano、Wechaty、XuperChain、DeepSpark、Adlik、AdvBox、Apollo、BentoML、Clause、Dango Translator、DeepMD-kit、DJL、face.evoLVe、FATE、FSL-Mate、InsightFace、JinaAI、JuiceFS、KubeEdge、KubeFlow、Layout Parser、Milvus、MiniVision、MLFlow、NV Triton、ONNX、OpenCV、OpenKS、OpenVINO、PaddleDTX 链桨、PaddleMM、PaddleSleeve、PPViT、Pycorrector、RocketQA、Rubick、Tengine、TensorLayer、TVM、Volcano、Wechaty、XuperChain、DeepSpark。
创新的自监督学习模型,它通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。这种方法不仅能够处理视频内容,还能在图像任务上表现出色,具有广泛的应用潜力。
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构建、训练和部署由机器学习中的参考开源支持的最先进模型。
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