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    深度学习目标检测条码 更多内容
  • 多账套配置(仅限于条码多账套场景)

    多账套配置(仅限于条码多账套场景) 上述流程已经配置除了一个账套的条码流,现以新增一个账套为例,说明如何配置第二个账套。 配置保存流 配置返回账套流 配置可用方法接口流 配置查询流 配置条码辅助流 配置条码应用 父主题: 实施流程

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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 系统管理员的条码规则设置

    系统管理员的条码规则设置 条码规则设置概述 设置ID生成器 设置参数配置 父主题: MBM Space使用示例

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 拆分产品批次

    拆分方式:按个数平均拆分、按LOT个数拆分。 产品条码数量:仅当“拆分方式”为“按个数平均拆分”时需配置,拆分的产品条码数量之和要等于工单数量。 单产品条码批次数量:仅当“拆分方式”为“按LOT个数拆分”时需配置,拆分的产品条码数量之和要等于工单数量。 单击“确定拆分”,对应工单“拆分状态”变为“已拆分”。

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 物料入库业务

    图2 原材料入库 首先扫描或输入储位编码,确认后显示储位名称信息;其次扫描或输入原材料包装条码,确认后在“待入库列表”显示原材料包装条码、名称、储位、数量信息。 图3 储位编码&包装条码 图4 待入库列表 核对“待入库列表”原材料信息,确认无误后,单击“提交入库”按钮,完成原材料入库。

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  • 2D预标注

    2D预标注 2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割(混合)多种预标注功能。其中,目标检测主要用于鱼眼图片的预标注;语义分割(混合)不仅支持鱼眼图片,还支持普通图片的预标注;车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务,您

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 包装成品

    根据“装箱类型”取值,扫描/输入符合条件的条码后,按回车键。 “装箱类型”为“小箱”时,扫描/输入的是产品条码,且对应产品不存在箱子号。 “装箱类型”为“大箱”时,扫描/输入的是箱子号。 “装箱数”参数取值大于1时,扫描/输入1个条码后,将在下方显示箱子数据。 自动包装:成功扫描/输入足够数量的条码后,自动包装成功。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中,不支持修改恢复方式,不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后,会产生一个标准存储类别的对象副本,即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时,对象的恢

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  • 模型数据集支持

    模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式,包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式,以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题: 模型评测

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 部署SQL查询接口(注意:条码合部场景跳过当前小节5.5.2)

    部署SQL查询接口(注意:条码合部场景跳过当前小节5.5.2) 在 集成工作台 -流编排-我的流模板中,选择刚才复制过来的"条码SQL查询接口模板",点击创建流 点击“下一步”,"下一步",点击“创建”,创建流 创建完成后,点击“我的流列表”即可查看创建的流 开启运行流并查看流运行状态

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