2021（11篇）CVPR1.CalibratedRGB-DSalientObjectDetectionWeiJi,JingjingLi,ShuangYu,MiaoZhang,YongriPiao,ShunyuYao,QiBi,KaiMa,YefengZheng,HuchuanLu,LiCheng;ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecogn

1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的神经网络，以解决复杂的问题。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来学习数据的复杂关系，从而实现自主学习和决策。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：1980年代：人工神经网络的基础研究，主要关注神经网络的结构和

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和机器学习（MachineLearning,ML）是现代科学和技术领域的热门话题。随着数据量的增加，计算能力的提升以及算法的创新，人工智能技术在各个领域的应用也逐渐成为可能。强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种人工智能技术，它旨在让计算

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1.背景介绍实时风控预警平台是一种基于大数据技术的应用，主要用于实时监控和预警各种风险事件。在当今的数字化时代，数据量不断增加，风险事件也变得更加复杂和快速。因此，实时风控预警平台的重要性不断提高，成为企业和组织的核心需求。实时风控预警平台的核心功能包括数据收集、数据处理

1.背景介绍MXNet是一个高性能的深度学习框架，由亚马逊开发并开源，并成为了Apache软件基金会的一个顶级项目。MXNet的核心设计思想是将深度学习模型和算法的实现与底层计算和存储分离，从而实现高性能和高效率的深度学习计算。MXNet支持多种编程语言，包括Python、C++、R等，并提供了丰富的A

1.背景介绍人工智能（AI）是一种通过计算机程序模拟人类智能的技术。自从20世纪70年代的人工智能研究开始以来，人工智能技术一直在不断发展和进步。随着计算机硬件的不断提高，人工智能技术也在不断发展，使得人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。在过去的几十年里，人工智能研究者们一直在寻找一种方法来让计算机理解和处理自然语言、图像、音频等复杂的信息。随着大数据、深度学习等技术的发展，人工智能领域取得了重大的进展。深度学