一进多出 转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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OBS和媒体处理服务 MPC的操作权限委托给 函数工作流 FunctionGraph。 创建函数工作流 FunctionGraph，用于实现视频超分辨率转换。当对象存储服务 OBS桶收到上传视频后，会自动调用函数服务转换视频超分辨率，并将结果存放到指定的对象存储服务 OBS桶。 使用媒体处理

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取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI

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取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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low2.0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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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如何判断源视频应转码成标清、高清或超清？ 如果低分辨率视频转码成高分辨率视频，观看体验会和源视频效果差不多。因此建议选择与源视频分辨率相近的模板进行转码。 超清：1080*1920 高清：720*1280 标清：480*854/480*720 流畅：270*480/270*406

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不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，

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3840*2160 5600 8000 2K 2560*1440 4900 7000 超清 1920*1080 2100 3000 高清 1280*720 700 1000 标清 854*480 500 600 流畅 480*270 200 300 父主题： 播放问题

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标清（480P） 854*480 600Kbps 420Kbps 高清（720P） 1280*720 1000Kbps 700Kbps 超清（1080P） 1920*1080 2000Kbps 1400Kbps 2K 2560*1440 7000Kbps 4900Kbps 4K 3840*2160

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数为准），查看超分辨率转换后的视频结果。 图3 查看输出结果 （可选）登录媒体处理 MPC控制台的转码界面，即可查看转码任务。 图4 查看转码任务 （可选）进入函数工作流 FunctionGraph选择方案创建的函数，单击函数名称进入。按下图所示，可以查看超分辨率转换的相关日志信息。

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用。 云端合流转码费用 表8 合流转码计费价格 产品规格 单价（元/分钟） FHD（超清） H264 0.068 HD（高清） H264 0.032 SD（标清） H264 0.016 FHD（超清） H265 0.17 HD（高清） H265 0.08 SD（标清） H265 0

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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

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dpi); 功能描述 设置云手机的物理分辨率或屏幕密度（在出流过程中调用该接口设置物理分辨率会失败）。 输入参数 表1 输入参数说明 参数名称 说明 width 目标屏幕宽度，默认值为当前云手机规格分辨率宽度，设置范围[240, 云手机分辨率规格宽度]。 height 目标屏幕高

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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1080P超清视频 您可以开启1080P超清视频功能，体验更加清晰生动的视频会议。 前提条件 登录用户： WeLink 企业用户 客户端：WeLink PC版本 版本要求：7.17.X.X及以后版本 入口：个人会议管理中心-Web页创建会议 硬件配置： o CPU：Intel I5 6核6线程，Intel

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时变化，导致超卖资源变化较快，为了避免节点频繁缩容和扩容，在节点缩容评估时暂不考虑超卖资源。 当前特性支持集群内在离线作业混部以及节点CPU和内存资源超卖，关键特性如下： 离线作业优先使用超卖节点 若同时存在超卖与非超卖节点，在离线作业调度过程中，超卖节点得分高于非超卖节点，离线作业优先调度到超卖节点。

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创建超参优化服务 超参优化服务可以对已创建好的模型训练工程进行超参调优，通过训练结果对比，选择一组最优超参组合。并不是所有的训练工程都可以创建超参优化服务。创建超参优化服务对已创建的训练工程要求如下： 训练工程是可以成功执行训练任务的 训练工程中超参是通过SDK（softcomai

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适用于不需要转码处理的场景。 system_template_group 视频转码模板组，内置了4k、2k、超清、高清、标清、流畅六种清晰度。 适用于不清楚如何设置分辨率宽高和码率的场景，该模板支持快捷选择画质、格式、水印等。 original_temate_group 转封装格式组，只改变音视频文件的封装格式。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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