AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习泛化例子 更多内容
  • 产品优势

    调试 联邦学习&重训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型能力 模型自动重训练,持续优化模型效果,解决老化劣问题 预置多种高价值通信增值服务,缩短模型交付周期

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 模型训练服务简介

    探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型能力 模型自动重训练,持续优化模型效果,解决老化劣问题 预置多种高价值通信增值服务,缩短模型交付周期

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  • UUID类型

    及UUID应用示例,可参考UUID函数。 UUID格式 UUID由开放软件基金会标准,作为分布式计算环境的一部分,在互联网工程任务组(IETF)公布的RFC 4122标准中对UUID进行了标准。标准的UUID由36个字符组成,其中包括32个16进制数字和4个连字符‘-’,形式

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  • 方案概述

    。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制 该解决方案是开源的,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成 函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS等资源发放,帮助用户轻松搭建电池、电机、电控数据分析预测解决方案。

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  • 方案概述

    。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制 该解决方案是开源的,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS等资源发放,帮助用户轻松搭建汽车价值评估解决方案。

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费用中心页面,在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中,选择需要退订的机器人,执行退订操作。

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  • FPGA加速型

    3MHz。让您的应用不再受限硬件配置。 硬件加速器资源池 FPGA云服务的硬件加速资源以池的形式呈现,像分配CPU资源一样,按照您的需求分配最合适、最经济的FPGA资源。通过FPGA虚拟技术、隔离技术和分布式技术,可以实现节点内FPGA资源的共享,而这一切对您的业务都是透明的,从而最大化满足您业务的硬件加速需求。

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片,提供高并发低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术,对园区和城市治理中

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  • 概述

    征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • 泛域名证书支持哪些域名?

    如果您拥有多个同级别子 域名 服务器,使用域名证书即可,无需为每个子域名单独购买和安装证书。 域名的数字证书中,仅根域名包含域名主体本身。域名证书只能匹配同级别的子域名,不能跨级匹配。匹配规则具体如下: 如果域名证书的主域名为一级域名,云证书管理服务默认赠送主域名。例如:您购买的域名证书为*

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  • 产品功能

    对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模,支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署,聚合计算节点动态扩容,支持云、边缘、H CS O多种部署模式。 可视数据监管 为数据参与方提供可视的数据使用流

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  • 方案概述

    方案概述 应用场景 金融4.0时代,金融机构需要应对数字转型,提升客户线上体验,同时确保数据安全与合规。神策数据推出了以客户为中心的数字运营平台,帮助金融企业构建数字运营体系,实现用户行为洞察,提升线上服务体验,加强数据资产管理。 通过本方案,企业可以实现: 客户数据分析驱

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    定义了给输出数据加噪音的概率。加噪音是一种正则技术,它通过在模型的输出中添加随机噪音来增强模型的能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据加噪音的尺度 定义了给输出数据加噪音的尺度。这个值越大,添加的噪音越强烈,模型的正则效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1]。 优化器种类 优化器种类

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  • AI开发基本流程介绍

    模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意的模型之后,需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中,进行预测、评价、或以可视和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员,帮助其制定更加正确的商业策略。 父主题: AI开发基础知识

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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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