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海思Hi3516CV610是面向新一代视频编解码标准、网络安全和隐私保护、人工智能行业应用方面的IPC SoC
CANN 在工业质检中的亚像素级视觉检测系统设计
CANN Samples（八）：典型检测与后处理加速
CANN Samples（四）：AclLite封装总览
钢板表面缺陷检测中 CANN 的落地实践
考虑到电力巡检场景下边缘端部署及现有模型检测速度慢等问题，基于轻量化网络的电力缺陷检测边缘端模型，在网络中采用FasterNet Block对C2f中的Bottleneck模块进行重构，并引入EMA注意力机制构建C2f_EMA，减少参数量，提高检测速度，与此同时，借助MindSpore提供的模型轻量化技术，进一步减少模型参数的数量，得益于MindSpore和Atlas 200DK A2模型在边缘端
构建神经网络nn.ReLU(),nn.ReLU(),在第一次打卡中我们详细的介绍过每一层的含义，并且举例对比过torch框架第一次打卡。完成构建后可以通过实例化，检查网络Network
[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》
该模型库推出了MindSpore CV/NLP/Audio/Yolo/OCR等系列可以让开发者从Pytorch或tensorflow转为Mindspore的时候也能用这些库的Mindspore版本，并且该仓还提供分布式的解决方案。：工具可以将训练过程可视化还能生成训练看板，通过调用MindSpore Profiler相关接口可分析训练性能数据。这第一节课程主要介绍了昇思MindSpore的总体架构
昇思MindSpore技术特性大揭秘。
直播 | 基于Mindspore NLP的LLM应用开发实战：从零开始的RAG应用开发。
本期由北京邮电大学网络空间安全学院在读硕士王文辉带来议题《基于昇思MindSpore的文本嵌入反转攻击复现》，当下我们的数据隐私安全问题正面临重大威胁，保护数据免受侵害尤为重要，会上将着重探讨嵌入反转攻击的原理和应用并分享在复现这一任务过程中所遇到的各种困难与挑战，包括算法实现、性能优化、实验验证等方面的经验。1月14日14:30，昇思MindSpore TrustedAI SIG技术分享会到达新
时光跌跌撞撞，季节来来往往，过去一年太多美好故事发生在昇思MindSpore，在2025年来临之际，让我们搭乘时光机，回顾在昇思MindSpore的相遇时光。何其幸运，能与你们相遇共度时光，收获成长快乐现在，请与昇思MindSpore一起翻阅属于我们的珍贵记忆。
薪资月结，完成任务获得积分即可在次月底发放对应薪资，满20分即可获得1000元，满分100分可获得8000元（超出100分不计算薪资）。任务积分可在官网积分榜查看，让我们一起完成多项任务冲榜吧！任务页面：https://gitee.com/mindspore/community/issues/IAUJE8。多元化的实习任务难度各异，总有你的专属项。线上实习，不论在家还是宿舍都可参与实习，无需早八坐
