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华为云垃圾分类挑战杯决赛PPT合集.pdf

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简介:
本PDF文档收录了华为云举办的垃圾分类挑战杯决赛中各参赛团队的演示文稿,涵盖了创新技术在环保领域的应用与实践。 华为云垃圾分类挑战杯决赛正在进行。

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  • PPT.pdf
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    本PDF文档收录了华为云举办的垃圾分类挑战杯决赛中各参赛团队的演示文稿,涵盖了创新技术在环保领域的应用与实践。 华为云垃圾分类挑战杯决赛正在进行。
  • ——涵盖40种
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    华为云举办的垃圾分类挑战赛旨在通过技术手段提高公众对环保的认识与参与度,比赛涵盖了包括可回收物、有害垃圾等在内的40种详细分类。参赛者需运用创新思维和AI技术来优化垃圾分类系统,促进可持续发展的生活方式。 在 garbage/ 目录下共有40个文件夹,用于存放相同类别的垃圾图片。这些类别分为四大类: 第一大类:其他垃圾/ - 一次性快餐盒(编号0) - 污损塑料(编号1) - 烟蒂(编号2) - 牙签(编号3) - 破碎花盆及碟碗(编号4) - 竹筷(编号5) 第二大类:厨余垃圾/ - 剩饭剩菜 (编号6) - 大骨头 (编号7) - 水果果皮 (编号8) - 水果果肉 (编号9) - 茶叶渣 (编号10) - 菜叶菜根( 编号11 ) - 蛋壳( 编号12 ) - 鱼骨( 编号13) 第三大类:可回收物/ - 充电宝 (编号14) - 包( 编号15 ) - 化妆品瓶 (编号16) - 塑料玩具( 编号17 ) - 塑料碗盆( 编号18 ) - 塑料衣架( 编号19 ) - 快递纸袋 (编号20) - 插头电线 ( 编号21) - 旧衣服( 编号22 ) - 易拉罐 (编号23 ) - 枕头 (编号24 ) - 毛绒玩具( 编号25 ) - 洗发水瓶 ( 编号26) - 玻璃杯( 编号27 ) - 皮鞋( 编号28 ) - 砧板 (编号29 ) - 纸板箱( 编号30 ) - 调料瓶 ( 编号31) - 酒瓶 ( 编号32) - 金属食品罐( 编号33) - 锅( 编号34 ) - 食用油桶(编号 35 ) - 饮料瓶 (编号36) 第四大类:有害垃圾/ - 干电池 ( 编号37) - 软膏( 编号38) - 过期药物( 编号39)
  • 的数据.zip
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    该数据集是为华为云举办的垃圾分类比赛所准备的资源包,包含了各类垃圾图像及其标签信息,旨在促进智能垃圾分类算法的发展与应用。 数据集来自华为云垃圾分类比赛的资源包。
  • 的数据.zip
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    该数据集为华为云举办的垃圾分类比赛中使用,包含大量标记明确的各种垃圾图片,旨在促进AI技术在环保领域的应用与研究。 数据集来自华为云举办的垃圾分类比赛。
  • 基于迁移学习的ResNet50在中的应用——来自【人工智能大·】的实践.zip
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    本项目通过运用迁移学习技术优化ResNet50模型,旨在提升垃圾分类任务的准确性。该研究为华为云人工智能大赛“垃圾分类挑战杯”的参赛作品集。 人工智能(AI)是一种前沿的计算机科学技术,旨在通过模拟、扩展人类智能来开发智能化机器与系统。这一领域融合了包括计算机科学、数学、统计学以及心理学等多个学科的知识,并利用深度学习和机器学习等算法使计算机能够从数据中获取知识并进行推理。 在实际应用方面,人工智能涵盖了多个领域:例如机器人技术,在此领域内,机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主作出决策;语言识别及语音助手技术如Siri或小爱同学可以理解并且回应用户的语音指令;图像识别技术用于安防监控、自动驾驶等领域中的视觉信息分析。此外,自然语言处理技术应用于搜索引擎、智能客服以及社交媒体的情感分析等场景中。 另外,在特定领域内提供专业级建议的专家系统和物联网设备借助人工智能优化资源分配与操作效率等方面也体现了AI的应用价值。随着人工智能的发展,它正在不断改变我们的生活方式——从工作环境到日常生活中的方方面面,智能化以前所未有的方式提高了生产力、便捷性和生活质量。与此同时,这一技术也在挑战伦理边界和社会规则,并促使我们重新审视人机关系及其长远影响。
  • 2021CCPC.pdf
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    2021华为云CCPC挑战赛是一场专注于计算机编程竞赛的盛会,旨在为全球程序员提供一个展示技能、交流学习的平台。该赛事由华为云主办,聚集了众多顶尖编程高手参与竞技比拼。比赛不仅考验选手的技术水平,还重视团队合作与创新思维能力,推动技术社区的发展和进步。 2021年CCPC华为云挑战赛是一项面向程序设计竞赛(ACM)选手的赛事,其试题内容涵盖了云计算、大数据处理和分布式计算等多个领域的知识点。通过比赛的形式,参赛者可以在解决实际问题的过程中检验并提升自己的计算机编程能力。 此次挑战赛主要包括三个主要方向:对象存储调度问题、卷业务模型分析以及CDN流量调度问题。 在对象存储调度问题中,核心在于优化数据对象的存储顺序。根据题目描述,所有数据对象的大小都是2的整数次幂,在实际云计算环境中有效管理这些数据至关重要,因为这直接影响到系统性能和资源利用率。选手需要使用堆等数据结构维护最大的剩余数据对象,并将其依次存储至路径中,直到所有对象被完全存储完毕;如果某个操作导致无法继续存储,则该操作失败。整个算法的时间复杂度需达到O(nlogn+mlogm),其中n、m分别代表不同维度上数据对象的数量。 卷业务模型分析则涉及线性回归的数学建模问题,即通过最小化代价函数来求解最佳拟合直线方程y=kx+b中的参数k和b。具体来说,在给定点集{(A1,1,B1),(A1,2,B2),···,(A1,m,Bm)}及{(A2,1,B1),(A2,2,B2),···,(A2,m,Bm)}的情况下,求解使直线与各点距离之和最小的参数值。这一过程通常被称为最小二乘法,在数据处理中很常见,时间复杂度为O(m)。 CDN流量调度问题关注于网络中的内容分发管理技术。通过将内容缓存到靠近用户的边缘服务器上提高访问速度并降低延迟,从而提升用户体验。此题目提出了多种不同的调度策略以实现特定的优化目标,在算法设计、数据传输效率及负载均衡等领域有所涉及。 综上所述,2021年CCPC华为云挑战赛涵盖了以下关键知识点: - 数据存储与管理:如何高效地管理和压缩大数据对象。 - 算法设计:特别是堆结构操作和时间复杂度优化方面的能力。 - 线性回归分析:包括数据拟合问题及计算方法的应用能力。 - CDN技术应用:内容分发网络中的流量调度策略以及效率提升技巧。 - 云计算资源管理:在云环境中根据业务需求进行资源配置的技能。 通过解决这些问题,参赛者能够展示并提高自己在算法设计、数据分析处理和云计算等多方面的综合能力。
  • 亚军PPT答辩演讲
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    在华为举办的垃圾分类创意竞赛中荣获亚军的作品展示与答辩演讲,通过PPT形式详细阐述了创新性的垃圾分类解决方案。 19年来我一直专注于非主业,并有幸跟随福大师学习计算机视觉(CV)领域的内容。恰好那时参加华为的垃圾分类比赛,在比赛中我获得了亚军的好成绩。虽然时间已经过去很久,具体的代码内容不再分享了,但我可以提供当时答辩时使用的PPT供有兴趣的同学参考和讨论。 值得一提的是,在CV界中,“调包侠”和“调参侠”的技术特别受欢迎;小公司辛辛苦苦研究的心得算法可能被新开源的技术直接超越。这确实是一项需要大量资源投入的工程,大部分情况下比拼的就是数据量和计算资源。在这些条件不平等的情况下,单纯依赖算法创新对科学家来说是非常困难的。 总结几点技巧如下: 1. 多参加比赛并进行模型融合:五折交叉验证、十折交叉验证后融合的效果特别好。 2. 模型的选择至关重要:不同的任务需要不同类型的模型,并不能仅凭GitHub上的排行榜或论文中的准确度来选择合适的模型。 3. 尝试多种融合方式,如加权平均和几何平均等方法,在每天有剩余次数的情况下进行更多的尝试以优化效果。 4. 确保所选的融合模型间存在差异性、数据处理过程也有区别以及基础网络架构的不同。(MIC融合) 5. 使用测试时增强技术(TTA):对图片多次预处理后再预测,最后将结果整合起来。 希望这些经验能帮助到大家在CV领域取得更好的成绩。
  • 数据文件.rar
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    该资源为华为云提供的垃圾分类数据集,包含多种分类标签及对应的图片文件,适用于训练图像识别模型以实现智能垃圾分类。 华为云垃圾分类数据.rar
  • 在线评第二名:huawei-garbage:2019
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    huawei-garbage团队在2019年的华为云垃圾分类大赛中荣获在线评分第二名的好成绩,展现了卓越的技术实力和创新能力。 华为云垃圾分类挑战杯亚军方案分享 1. 代码结构 {repo_root} ├── models //模型文件夹 │ ├── eval.py // 求精度 │ ├── misc.py // 模型保存,参数初始化,优化函数选择 │ ├── radam.py │ └── ... ├── args.py // 参数配置文件 ├── build_net.py //搭建模型 ├── dataset.py //数据批量加载文件 ├── preprocess.py // 数据预处理文件,生成坐标标签 ├── train.py //训练运行文件 └── transform.py // 数据增强文件 2. 环境设置可以直接通过pip install -r requirements.txt安装指定的依赖包。