AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力，与入驻式平台版本有关联么？ 如何实现 人脸识别 功能？ 如何实现人脸唤醒功能？ AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 父主题： 产品规格

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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管理AI Gallery数据集 编辑数据集介绍 资产发布上架后，准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量，能更好的支撑用户使用该资产。 在数据集详情页，选择“数据集介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑数据集基础设置和数据集描述。 表1 数据集介绍的参数说明 参数名称

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汽车大模型 针对汽车行业企业大模型的架构和方向做规划咨询，输出规划方案和实时计划 汽车行业数据 针对汽车行业数据管理，大数据建设等进行规划，输出规划方案和实时计划 自动驾驶其他 面向客户其他自动驾驶业务提供基础咨询服务，工作量<30人天 前提条件 客户有在业务领域应用AI技术的规划。

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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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些结论，从而实现智能化的决策和行为。推理单元通常包括知识表示、推理机和推理策略三个部分。知识表示用于将事实和规则以一定的形式表示出来，推理机则用于实现推理过程，推理策略则用于指导推理机的搜索和推理方向。 大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通

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louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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华为企业人工智能高级开发者培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人类带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术

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使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集，该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别

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大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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大屏 新建大屏 更新大屏 获取大屏组件列表 获取大屏指定组件数据 批量发布大屏 批量删除大屏 批量下线大屏

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近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。

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在项目页面，单击数据分析下“大屏”进入大屏管理页面。 单击大屏操作列“更多>删除”，弹出删除窗口，单击“确定”，删除大屏。 父主题： 新建大屏

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和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU

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预览大屏 本章节介绍如何预览大屏。 前提条件 已开通DataArts Insight服务。 已创建管理数据源的项目，参考新建项目完成项目创建。 您已获取数据，参考新建数据源。 已创建所需的数据集，参考可视化创建数据集完成数据集创建。 您已制作并保存该数据大屏。 预览大屏操作步骤 登录智能数据洞察控制台。

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