深度学习入门挑战 几年来，野生生物中的动物检测一直是生物学家非常感兴趣的领域。 他们经常研究动物的行为以预测其行为。 由于存在大量不同的动物，因此手动识别它们可能是一项艰巨的任务。 因此，可以根据动物的图像对动物进行分类的算法可以帮助研究人员更有效地监视动物。 此外，动物检测和分类还可以帮助防止动物车辆事故，追踪动物设施，防止盗窃并确保动物园中动物的安全。 深度学习的应用在计算机视觉领域正在Swift增长，并正在帮助构建强大的分类和识别模型。 我们可以利用深度学习的这种力量来构建可以对不同种类的动物进行分类和区分的模型。 在此数据集中，我们提供了30种不同动物的19,000张图像。 在接下来的90天内，我们将向您挑战以建立模型，以便在给定图像的情况下，该模型将预测每种动物类别的概率。 具有最高概率的动物类别将表示该图像属于该动物类别。 这是一个入门文件，可供初学者通过此挑战进入深度学

尽管仍处于起步阶段，人工智能 (AI) 已经显示出巨大潜力，可以推动人类走向繁荣和增长的新领域。 然而，由于其强大的力量，AI 也可能带来重大风险，应谨慎处理，而不是恐惧。 世界顶级政治领导人已经了解人工智能的颠覆性潜力，并急于在这个关键的新兴领域获得竞争优势，即使以复兴老式产业政策为代价。 与此同时，学术界和民间社会呼吁广泛共享的道德原则，以避免负面影响。在这种瞬息万变的背景下，欧洲正在努力跟上美国和中国等超级大国的步伐。这份报告总结了欧盟的工作。 CEPS 人工智能工作组于 2018 年召开会议。 认为欧盟及其成员国在引领全球社会走向负责任、可持续的人工智能发展方面处于独特地位，其成员呼吁欧洲领导人专注于利用人工智能的潜力来促进可持续发展发展符合 2030 年议程。该报告就如何设计和推广合法、负责任和可持续的人工智能以及如何处理未来的政策和投资决策提出了 44 条建议，旨在让欧洲处于主导地位，以应对最具破坏性的问题。我们时代的技术转型。

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企业转型升级的机遇与挑战 2020年初，一场突如其来的新冠肺炎疫情让中国经济遭受巨大损失。传统经济形式如餐饮业、电影与娱乐 业、交通运输业、旅游业、教育行业、体育行业都受到了很大冲击。严格的疫情防控让人们不得不将消费 需求转移到线上，在线教育、视频娱乐、远程会议、在线医疗、网上购物、电商平台等这些不依赖人员空 间物理移动的数字经济业态迎来快速发展的新契机。

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2020年高分挑战赛的数据，基准线和指标 有关更多信息，请访问2020高分对自动高分辨率地球观测图像解释的挑战：，。 克隆此存储库 该存储库包含基线算法使用的大型模型文件。 模型文件不需要下载，但为方便起见而提供。 克隆时请使用来访问这些模型。 如果您没有在克隆前安装和初始化git lfs，则可以在本地初始化git lfs之后简单地运行git lfs fetch 。 挑战赛道 专题1：光学图像中的飞机检测和识别 用于在光学遥感图像中检测和识别飞机。 对于数据集中的每个图像，都有一个用于描述注释信息的具有相同名称的XML文件。 图像中的每个飞机实例都通过相应的类别信息和位置以及定向的边界框进行注释。 专题2：SAR图像中的船只检测 用于检测SAR图像中的船舶，其目的是在SAR图像中定位船舶。 在每个图像中，以预定格式描述了船只的坐标。 船的水平边界框以XML文件提供。 专题3：光学卫星图像中