深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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信息通信技术推动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造，建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。

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吟、敏感声纹等。 内容审核 -视频 内容审核-视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。 支持类型广：支持多种视频文件格式：AVI、FLV、M

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教学课堂 新建课堂 章节管理 添加资料 添加作业 下发作业 添加直播 添加实验 下发实验 批改成绩 公布成绩 公布答案 在线邀请同学加入 复制课堂 归档课程 课堂数据导出 权限设置

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教学市场 购买课程 购买习题库 购买沙箱实验 购买实验节点

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查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。

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教学应用部署 创建数据库用户 教务域需要创建2个数据库用户，分别如下 表1 创建数据库用户 序号 数据库用户 表空间 临时表空间 用途 备注 1 usr_jwbiz USR_JWBIZ_D USR_JWBIZ_TEMP 教务组件库 教务运行数据 2 USR_JWAPP USR_JWAPP_D

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岗位资源，保障学生通过多方面的教学方式以及完善的学习体系，真正掌握专业技能，并提高院校学生的就业率；同时结合讯方高校服务经验的积累，为院校提供配套专业化的教学培训服务，完成线上学习和线下培训教学的有机结合，使教师、学生充分享受到随时随地访问学习和教学云化、移动化的便利，为校园的管理和人才的培养注入强大的推动力。

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带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学 实训指导文件——掌握实训实施过程，提高实践教学能力

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行高校实践教学改革 教研融入教学：借助拟教研平台工具进行高质量的教研活动一站式生成可匹配不同教学层次、不同定位的高校的教学资源，覆盖理实一体课、课程设计、综合实践、专业实习、毕业实习全实践教学场景。 专业建设和课程改革：通过实践教学平台进行不同方式的学习模式，为各院校补充更加贴合

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加入教学课堂 操作步骤 打开老师/好友提供的二维码或课堂链接。 课堂链接地址参考：https://classroom.devcloud.huaweicloud.com/joinclass/***** 如之前从未登录过Classroom，则需要登录。 单击“加入课堂”。 表示部分课

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通过E CS 集群部署在线学习平台服务 基于RDS for MySQL存储用户后台数据 基于 Web应用防火墙 提供网络安全防护，保障后台 服务器 的安全 使用分布式缓存服务Redis存储用户的信息，加速登录服务 使用OBS存储在线学习视频等资源 集成CDN用户在线学习视频播放的速度，提升用户使用体验感；

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分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。 应用领域

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场景一：教育行业，运用AI手段实现高等教育教学质量评估 业务痛点： 当前教育环境中，传统教学方式已难满足学生多样化需求，需利用新技术提升教学效率和质量。教育内容陈旧、方法理论化阻碍教育质量提升，单一评价标准限制创新。因此，需建立多元评价体系，推动教学方法和资源创新。 解决方案： 通过实时监控视频流，标准采集并

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提供基础功能。 在混合式教学中，教师可以灵活设计课前-课中-课后的各个教学环节，学生按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学，提升学习体验。针对不同类型的学生或班级，可以通过分层教学模式，设置不同的教学内容和作业，满足个性化教学需求。系统通过数据看板，还

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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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

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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

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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鲲鹏高校教学创新实践课 培训简介 面向高校教师，提供以下课程： 鲲鹏计算创新实践课，实践课主题会根据鲲鹏计算产业发展持续更新和丰富。 openEuler的创新实践课，实践课主题为熟练使用Linux操作系统、从源码开始构建个性化操作系统，了解openEuler开源社区并体验代码贡献流程。

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