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RL解决的问题 RL的基本原理 RL的典型应用 RL的发展趋势

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1.1 嵌入式AI概念 1.3 中国AI芯片发展状况 1.2 嵌入式AI实现手段 1.4 嵌入式AI典型应用

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2.1 机器学习与深度学习 2.2 模型压缩与加速

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 CANN异构计算架构  CANN5.0概述  MindStudio3集成开发环境

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电子科技大学：《高等电磁场理论 Advanced Electromagnetic Field Theory》课程教学资源（课件讲稿）第一讲电磁学的过去、现在与未来

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杭州电子科技大学：《计算机视觉》课程教学资源（PPT课件讲稿）第五讲目标分割

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2.1 成像模型 2.2 投影过程 2.3 投影矩阵 2.4 像机标定

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1.1 计算机视觉 1.2 图像基础 1.3 像素间关系

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杭州电子科技大学：《计算机视觉》课程教学资源（PPT课件讲稿）第六讲立体视觉

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杭州电子科技大学：《人工智能与模式识别》第二讲基础知识（概念）