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北京服装学院服装艺术与工程学院研二学生王陈海丹在参与项目设计时,常常将自己想象成一名亚冬会的工作人员,思考其工作流程,找到衣长、服装款式上的设计漏洞。“跟课本上的理论学习不太一样,在实际设计中我们需要不停地考虑穿着者的使用场景和细节需求。”
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大量的无效数据不仅消耗了计算资源,也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下,小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性,从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性,增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展,还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。
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