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本项目以GCU PyTorch1.10.0 框架单卡/多卡盘古、3d_unet、transformer、bert_base等基础示例，旨在为AI开发者提供启智LLM、CV、NLP等多场景的训练参考

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DeepSparkHub甄选上百个应用算法和模型，覆盖AI和通用计算各领域，支持主流市场智能计算落地应用场景。

Updated 3 months ago Python

本项目以GCU + PaddlePaddle2.3.2框架单卡/多卡wide_deep、deeplabv3、Transformer、bert_large等基础示例，旨在为AI开发者提供启智推荐、CV、NLP等多场景的训练参考

Updated 3 months ago Python

基于飞桨目标检测开发套件PaddleDetection进行快速微调训练，评估和预测，一键生成比赛结果文件。模型采用ppyoloe_x_80e，成绩为11月榜5：45.358

Updated 6 months ago Python

本项目以智能手机识别人类行为为背景，根据手机识别的数据对人类行为进行预测。数据来源于19-48岁年龄段的30名志愿者，每个人在腰部佩戴某品牌的智能手机进行六项活动（步行、楼上步行、楼下步行、坐、站、躺），实验以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。

Updated 6 months ago Jupyter Notebook

本项目根据提供的新闻标题文本和类别标签训练一个新闻分类模型，然后对测试集的新闻标题文本进行分类，评价指标上使用Accuracy = 分类正确数量 / 需要分类总数量。

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