中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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为了构建物联网领域业务对象的数字孪生模型，IoT数据分析服务参考软件工程中面向对象的思想提供了“资产建模”能力，其中核心概念包括资产模型和资产，下面将对此概念进行介绍。 资产模型（AssetModel） 资产模型是对物理世界中同类事物的抽象定义，资产模型中包括属性和分析任务。对物理世界事物构建数字资产模型时

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、录制视频或实时视频连线，并运用图像识别、机器学习等。 生产资料管理：为项目经理和现场作业人员提供生产资料的信息管理、预测与调度、路径规划、地图定位、进出场管理，现场监控服务，通过预测引擎和端到端的生产资料管理，实现生产资料的全在线管理和作业效益最大化。 工单管理：为项目经理、后

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必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识

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设置语义识别图元 单击语义识别图元和最后一个机器人回复图元的连线，选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元，设置其回复模板，与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。

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设置语义识别图元 单击语义识别图元和最后一个机器人回复图元的连线，选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元，设置其回复模板，与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。

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家用机器人还具备语音识别和语音回应功能，让您能够与机器人进行流畅的对话和交流。 164. 视觉交互：家用机器人配备了先进的摄像头和视觉传感器，可以通过图像识别和视觉感知与您进行交互。 165. 例如，机器人可以识别家庭成员的面孔、手势和身体姿势，并做出个性化的反应和服务。 166

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为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关SQL作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 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

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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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“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上，后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录：计算节点部署时选择的存储路径，用于 TICS 服务的数据和外部交互。用户只有在目录中放置数据集等文件，服务才能读取到；服

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4 用量统计 统计用户的时空专属存储用量（包括原始光学卫星影像、矢量数据和成果影像）和卫星影像处理服务存储用量（包括成果影像存储用量、成功处理的次数）。 公测 - 5 卫星影像处理 KooMap支持卫星影像处理服务：色彩增强与粗纠正L2、正射纠正L4、影像镶嵌L5。 公测 -

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地图散点：配置方法和基础平面地图中的地图散点相似，请参考地图散点。 进阶版散点层：配置方法和基础平面地图中的进阶版散点层相似，请参考进阶版散点层。 基础平面地图中的进阶版散点层支持交互功能，但是，在世界地图中，进阶版散点层不支持交互功能。 地图热力层：配置方法和基础平面地图中的地图热力层相似，请参考地图热力层。

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参数说明 string 按条件过滤 过滤方式：支持按条件过滤和按枚举过滤方式。 条件形式：支持设置且条件和或条件。 过滤条件：支持精确匹配、包含、开头是、结尾是、不匹配、不包含、为空、不为空等设置。 按枚举过滤 查询形式：支持单选和多选。 过滤条件：支持>、≥、＜、≤、＝、≠、为空、不为空等设置。

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世界时区时间 查询世界时区时间。 连接参数 世界时区时间连接器使用APIkey认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 世界时区时间 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description 请求key

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实体配置流程指引 实体指现实世界中客观存在的并可以相互区分的对象或事物，可以是具体的人、事或物，也可以是抽象的概念或联系。这些独立事物个体的特性称为实体属性，每个实体都具有多个属性。在LinkX-F中，这些独立的事物个体都可以看做是数据实体。 本章节介绍了数据实体的配置流程图，如图

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内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。 增量训练在很多领域都有应用，比如 自然语言处理 、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。

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们更好地认识这个世界。 学术交流和教育合作也是非常重要的， 它们可以促进知识的共享和学术发展，同时也可以加强不同国家和地区的联系。 学习外语和翻译也是非常有用的， 它们可以帮助我们更好地理解和欣赏其他国家的文化和价值观，促进不同文化之间的交流。 艺术展览、文学节和演出等活动是艺术家和作品展示和交流的舞台，

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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实体需要融合，因为有时候数据中会有多个实体对应现实世界中同一个事物，需要将这些实体合成一个。 父主题： 创建图谱

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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场景，包括：

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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