开发深度学习模型 创建和训练模型 使用如下命令创建并训练模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28

查看更多 →

集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

查看更多 →

北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

查看更多 →

购买卫星遥感数据 操作场景 本章节指导用户购买卫星遥感数据。 操作步骤 登录MapDS控制台。 在左侧导航栏选中“卫星遥感数据”，进入订单列表页面。 单击右上角“购买卫星遥感数据”，进入购买页面。 根据界面提示选择购买区域。 在购买区域上用户可根据“行政区域选择”或者“自定义SharpFile”。

查看更多 →

获取卫星遥感数据 操作场景 购买卫星遥感数据后，您需要将数据下载到本地或者保存到个人桶中才能使用。 表1 获取数据 数据保存方式 操作指导 下载到本地 通过OBS Browser+下载数据 通过obsutil下载数据 复制数据到指定桶 复制数据到指定桶 前提条件 用户收到订单交付短信提醒。

查看更多 →

IA GPU进行计算，尤其是在深度学习、大规模数据处理和高性能计算任务中，能够显著提升计算效率。 优化设计：容器镜像针对特定的任务（如深度学习框架、AI 任务等）进行优化，保证了性能和兼容性。 多种深度学习框架：NVIDIA提供了多个常用的深度学习框架的容器镜像，包括Tensor

查看更多 →

卫星遥感数据服务 简介 购买卫星遥感数据 获取卫星遥感数据

查看更多 →

或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新

查看更多 →

登录E CS 控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

查看更多 →

学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

查看更多 →

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

查看更多 →

课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

查看更多 →

学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

查看更多 →

我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

查看更多 →

确认学习结果 操作场景 HSS学习完白名单关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动确认这些可疑进程，并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，仅在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自

查看更多 →

自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

查看更多 →

两违整治遥感监管 土地利用变化监管 农业 耕地非农化遥感监测 农业保险遥感监测 环保 裸土扬尘源遥感监管 秸秆全量化处置遥感监管 非正规垃圾堆遥感监管 黑臭水体遥感监管 自然保护区天空地一体化监管 林业 松林变色立木天空地协同监测 森林火险预警与火情监测 父主题： 卫星遥感数据服务

查看更多 →

横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

查看更多 →

学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

查看更多 →

所需数据服务 导航底图 卫星遥感影像栅格图 移动出行 卫星遥感影像栅格图、矢量栅格数据、地址数据等 行业一张图 卫星遥感影像栅格图、矢量栅格数据、行业GIS相关数据、地址数据等 森林防火 卫星遥感影像栅格图、气象数据、河湖数据、地址数据等 河湖四乱 卫星遥感影像栅格图、污染源数据、气象数据等

查看更多 →

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

查看更多 →