中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    机器学习和现实世界数据 更多内容
  • 属性融合依据的是哪一步的数据来配置的

    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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  • 算法备案公示

    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数字人文本语音驱动场景,包括:

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  • 方案概述

    供了一个快速、便捷可靠的方式,实现对电池、电机电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景,可以帮助企业更好的了解产品的性能,从而更好的进行生产研发。 方案架构 该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts,一键部署电池、电机、电控数据分析预测系统。解决方案架构图如下:

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  • 方案概述

    AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发训练过程更加便捷高效。 开源定制化 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

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  • 安全云脑的数据来源是什么?

    安全云脑的数据来源是什么? 安全云脑基于云上威胁数据华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务(Host

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  • 课程学习

    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(

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  • 学习任务

    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

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  • 态势感知的数据来源是什么?

    Application Firewall,WAF)等安全防护服务上报的告警数据,从中获取必要的安全事件记录,进行大数据挖掘机器学习,智能AI分析并识别出攻击入侵,帮助用户了解攻击入侵过程,并提供相关的防护措施建议。 态势感知通过对多方面的安全数据的分析,为安全事件的处置决策提供依据,实时呈现完整的全网攻击态势。

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  • 创建模型评估数据集

    中不能存在异常字符、分行异常等影响模型训练的问题。问题答案需要匹配,且不能有空值。 文件类型为 CS V:每一行代表一个问答对,确保每个问题答案的数据都以逗号分隔,每行的数据完整且格式正确,文件中每个字段或列都应有适当的数据类型,例如文本、数值、日期等。每一段需要准确完整的语义,

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发框架思路。例如,图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 计费说明

    发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂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,训练深度学习机器学习模型,形成相

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  • 最新动态

    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联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见的场景, TICS 能够很方便的支撑联盟计算节点升级回滚。回滚也称为回退,即当

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS_OPT_MODEL

    划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • FPGA加速型

    概述 FPGA加速云服务器(FPGA Accelerated Cloud Server,FACS)提供FPGA开发使用的工具及环境,让用户方便地开发FPGA加速器部署基于FPGA加速的业务,为您提供易用、经济、敏捷安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类: 高性能架构

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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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  • 修订记录

    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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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts

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  • 工业互联网集成

    难以集成设备数据与环境数据 多品牌、多种类的生产设备要实现实时监控管理,则设备数据与环境数据需要采集上传,不同品牌种类的设备,使用的数据格式、数据库标准不一。 难以预防设备故障 工厂流水线上,任何一台机器出现故障,会对整条流水线产生巨大的影响。 难以优化企业的生产策略决策 因为

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