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[자본] 안전성 검사비 지원_2022년 안전성 검사비(잔류농약ㆍ식품위생) 지원사업 안녕하세요, HELLO 이번에 '한국농수산식품유통공사'에서 '2022년 안전성 검사비(잔류농약ㆍ식품위생) 지원사업'을 통해 '국내 농식품 수출업체ㆍ수출농가를 대상으로 수출 농식품의 안전성 확보'를 위해 스타트업, 벤처 등 신규 기업을 모집하고 있습니다. 오늘은 '매분기별 익월(4, 7, 10월) 10일까지' 모집 기간인 '2022년 안전성 검사비(잔류농약ㆍ식품위생) 지원사업'을 알아보겠습니다. '2022년 안전성 검사비(잔류농약ㆍ식품위생) 지원사업'_KEY POINT 사업명 2022년 안전성 검사비(잔류농약ㆍ식품위생) 지원사업 주관기관 한국농수산식품유통공사 지원기간 매분기별 익월(4, 7, 10월) 10일까지 지원대상 국내 농식품 수출업체 및 수출농가 지원사항 검사비의 90% 지원 특이사항 매월 검사통지.. 2022. 2. 19.
[자본] 선도유지제 구입비용 지원_2022년 선도유지제 지원사업 안녕하세요, HELLO 이번에 '한국농수산식품유통공사'에서 '2022년 선도유지제 지원사업'을 통해 '신선농산물의 상품성 제고 및 수출 확대'를 위해 스타트업, 벤처 등 신규 기업을 모집하고 있습니다. 오늘은 '매분기별 익월(4, 7, 10월) 10일까지' 모집 기간인 '2022년 선도유지제 지원사업'을 알아보겠습니다. '2022년 선도유지제 지원사업'_KEY POINT 사업명 2022년 선도유지제 지원사업 주관기관 한국농수산식품유통공사 지원기간 매분기별 익월(4, 7, 10월) 10일까지 지원대상 농식품 수출업체 및 농가(법인) 지원사항 업체당 연간 80백만원 지원 특이사항 지원 기준, 인정 사용 항목은 아래와 같습니다. 세부적인 기준은 첨부파일을 참고하세요 ① 전처리제 ② 이산화탄소 흡수제 ③ 이산화.. 2022. 2. 19.
[대회] 스파크랩, CJ제일제당 액셀러레이팅_프론티어 랩스 2기 모집 안녕하세요, HELLO 이번에 'CJ제일제당, 농업기술실용화재단, 스파크랩'에서 '프론티어 랩스 2기 모집'을 통해 '농식품 산업을 혁신할 스타트업 프론티어 발굴'을 위해 스타트업, 벤처 등 신규 기업을 모집하고 있습니다. 오늘은 '2022-02-14 ~ 2022-03-04' 모집 기간인 '프론티어 랩스 2기 모집'을 알아보겠습니다. '프론티어 랩스 2기 모집'_KEY POINT 사업명 프론티어 랩스 2기 모집 주관기관 CJ제일제당, 농업기술실용화재단, 스파크랩 지원기간 2022-02-14 ~ 2022-03-04 지원대상 식품 산업 스타트업 지원사항 SparkLabs 초기 투자, CJ제일제당 현업부서 멘토링, SparkLabs IR 코칭 멘토링 특이사항 Google forms를 통해 신청하며, PDF로 .. 2022. 2. 19.
[PYTHON] NumPy 수학 연산(사칙연산) 정리 안녕하세요, HELLO python에서 데이터 분석을 할 때 기초 라이브러리로 사용되는 Numpy에 대해서 알아보도록 하겠습니다. NumPy는 수학, 과학 연산을 위한 파이썬의 필수적이고 기본적인 패키지이며, 오늘은 Numpy의 기본 수학 연산 함수들을 정리해보겠습니다. numpy.add : Array 단위로 덧셈합니다. numpy.subtract : Array 단위로 뺄셈합니다. numpy.multiply : Array 곱셈합니다. numpy.divide : Array 단위로 나눗셈을 합니다. numpy.true_divide : Array 단위로 나눗셈을 합니다. numpy.floor_divide : Array 단위로 나눗셈의 몫('//')을 반환합니다. numpy.remainder : Array 단위.. 2022. 2. 18.
week 1_Gradient Checking 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of .. 2022. 2. 18.
week 1_Regularization 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of .. 2022. 2. 18.
week 1_Initialization 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of.. 2022. 2. 18.
week 1_Practical Aspects of Deep Learning 연습문제 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of .. 2022. 2. 18.
week 1_Setting up optimization problem (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 두 번째 과정인 "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"을 정리하려고 합니다. "Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization"의 강의 목적은 '랜덤 초기화, L2 및 드롭아웃 정규화, 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 기울기 검사와 같은 표준 신경망 기술' 등을 배우며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Practical Aspects of.. 2022. 2. 18.
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