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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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31课时掌握神经网络的基本原理和实现方法，以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧，打下深度学习领域的坚实基础。

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706课时帮助学生打下坚实的基础，为进一步学习人工智能和深度学习做好准备。

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15课时以案例实操的方式，结合实际工作场景需求讲解包括室内设计、建筑鸟瞰、人视角，规划，景观等相关操作流程。

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青椒云高性能图形工作站，一键启动stable diffusion（免安装+大量墙外模型），AIGC动画制作插件、loar模型炼丹器（无配置要求）

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BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练，经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文 2000亿tokens进行预训练。

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地球科学的开源大预言模型，首先在收集和清理过的地球科学文献（包括地球科学开放存取论文和维基百科页面）上对 LLaMA 进行进一步预训练，然后使用知识密集型指令调整数据（GeoSig...

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