Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力，实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。支持现有AI类应用无缝下沉到边缘，快速实现跨边云的增量学习，联邦学习，协同推理等能力，最终达到降低边缘AI服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等效果。

如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？

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在过去的15年里，云计算实现了飞速发展，而这种发展也为诸多的前沿技术奠定了基础，AIOps便在此环境中获得了良好的发展契机。在数字化转型的浪潮下，云计算已经成为了整个社会的基础设施之一。当企业把服务建立在云上，云计算的平台性能、安全性等要求也在不断增加，这种情况下，运维的升级便已如箭在弦上。

2016年是人工智能（ArtificiaIntelligence，AI）成熟的一年。随着AlphaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。 如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。人们自然希望像AlphaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使AI技术的落地比我们想象的更困难。是否通过跨组

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Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。 因此，无论是学术界的研究人员，

腾讯犀牛鸟精英人才培养计划是一项面向学生的校企联合培养方案，项目覆盖机器学习、量子计算、计算机视觉、语音技术、自然语言处理等产学研热点方向，入选学生将到腾讯开展科研访问，基于真实产业问题，借助腾讯海量数据、专家指导等资源，验证学术理论，加速成果应用转化，全面提升自身科研能力和综合素质。 2018年度申请时间已经过半，小伙伴们要抓紧哦~ 今年共有8个课题方向，54个子课题供大家选择，总有一款适合你！ 课题方向及导师介绍请持续关注系列推送 机器学习及其相关应用研究 1.1 用户行为时间序列分析及建模 利用

全球计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2019 (IEEE Conference on Computer Visionand Pattern Recognition) 于 6月 16~20日 在美国洛杉矶如期举办。

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人工智能系统需要依赖大量数据，然而数据的流转过程以及人工智能模型本身都有可能泄漏敏感隐私数据。

在这篇文章中，我将讨论两个关于迁移学习的应用：NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入（word embedding）。与独热编码相比，这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用，并且存在着不同的变体。通常，这些变体在其起源的语料库中有所不同，例如维基百科、新闻文章等，以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的，从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习

内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）通过将站点内容发布至遍布全球的海量加速节点，使其用户可就近获取所需内容，避免网络拥堵、地域、运营商等因素带来的访问延迟问题，有效提升下载速度、降低响应时间，提供流畅的用户体验。

基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池（如下图右所示）。所有云服务器的内网 IP 地址都由腾讯云统一分配，无法自定义网段划分、IP 地址。

随着公司企业加快向云计算迁移的步伐，许多公司发现自己面临这种境地：不得不弥补物理基础设施和云基础设施之间的差距，这就带来了新的挑战。IT部门拥有它认为很重要的应用程序，而业务部门对应用程序有不同的要求

随着公司企业加快向云计算迁移的步伐，许多公司发现自己面临这种境地：不得不弥补物理基础设施和云基础设施之间的差距，这就带来了新的挑战。IT部门拥有它认为很重要的应用程序，而业务部门对应用程序有不同的要求

对理论知识有了了解后，这里介绍两个实战项目，分别是基于keras的多标签图像分类以及基于 Pytorch 的迁移学习教程。

随着混合多云架构的常态化， 多云迁移将越来越普遍。 多云迁移往往不是简单的跨云搬迁， 更多需要和业 务应用重构以及多云容灾体系相结合。 由于云原生业务的动态分布以及快速部署等特点， 相对于传统业务 迁移来说， 云原生操作系统屏蔽了架构环境异构化的问题， 给多云迁移带来了更多的灵活性。

我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。