基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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以自定义转码模板。 高清低码 指基于华为转码技术，根据人眼视觉感知模型， 对视频中每个场景、动作、内容、纹理等进行智能分析，保证相同视频画质下，码率更低，一定程度上降低带宽成本。 倍速转码 指通过对源视频分片并行转码，大幅提升转码速度。相比标准转码，转码速度可提升6倍，适用于30分钟以上的长视频。

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并行导入 GaussDB 提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化

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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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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，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通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，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面

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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导入 INSERT（通过INSERT语句直接写入数据）和COPY（使用COPY FROM STDIN导入数据）方式执行数据导入时，是一个串行执行的过程，导入性能低，因此适用于小数据量的导入。对于大数据量的导入，GaussDB支持通过外表并行导入数据到集群。外表的并行导入需

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时，需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据：通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方

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初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。

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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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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