超分辨率转换

应用场景说明 在电力，采矿，电信，通用等多个场景中，辅助现场施工检测（EHS，PPE）环节，更精确智能的提高检查精度，同时还可以针对现场质量检查，验收等内容进行相关的辅助作业。 父主题： AI功能设置

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通过使用卫星影像综合分析城市的土地利用情况等时空变化特征，为城市规划建设提供数据支持和决策支撑 。 兼顾平面及高程约束的高精度正射纠正算法，可实现2像素内的接边误差，确保输出符合业务需求的高精度影像。 生态监测 生态环境监测是生态环境保护的基础，是生态文明建设的重要支撑，需要覆盖农、林、草、河、湖

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面向智慧园区的安全帽检测技能，支持自主上传图片数据，构建高精度安全帽检测模型，快速开发安全帽检测技能，实现园区自动检测工人未戴安全帽的行为。 适用场景 智慧园区。 优势 模型精度高，检测速度快，更新模型简便。 端云协同推理：端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。 对接华为HiLens技能开发平

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视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据和配置参数，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。 零售商品识别工作流 自主构建高精度的商品识别算法，帮助提高商品新品上线效率，提升消费者体验。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 支持自主上传热轧钢板表

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配置HDFS客户端元数据缓存提高读取性能 操作场景 通过使用客户端缓存元数据块的位置来提高HDFS读取性能。 此功能仅用于读取不经常修改的文件。因为在 服务器 端由某些其他客户端完成的数据修改，对于高速缓存的客户端将是不可见的，这可能导致从缓存中拿到的元数据是过期的。 本章节适用于 MRS

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如何提高集群Core节点的资源使用率？ 进入 Yarn服务配置页面： MRS 1.8.10及之前版本，登录MRS Manager页面，然后选择“服务管理 > Yarn > 服务配置”，单击“基础配置”下拉菜单，选择“全部配置”。 MRS 1.8.10之后及2.x版本，单击集群名称，登录集群详情页面，选择“组件管理

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公网环境下如何提高上传大文件速度？(Python SDK) 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段

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convergence为每次迭代各个点相较于上次迭代变化的绝对值累加和上限，当小于这个值时认为计算收敛，算法停止。 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 注意事项 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该

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工作流介绍 工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。

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拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 方案架构 方案优势 降低TCO 可以按需租用，成本低，降低中小客户使用HPC的门槛。 提高效率 按需发放，快速部署与扩容，加速产品上市时间和缩短科研周期。 使用灵活 在镜像模板中

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公网环境下如何提高上传大文件速度？(Java SDK) 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段。通

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如何提高SFS Turbo文件系统拷贝和删除操作的效率？ Linux常用cp、rm、tar命令，默认属于串行操作，无法发挥网络文件系统的并发优势，需要用户并发执行以上命令，提升执行效率。 父主题： 其他类

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如何配置NSCD服务实现缓存加速并提高DNS可用性？ VPC内每台E CS 机器每秒最高DNS峰值为2000次，单机每秒请求DNS峰值超过阈值后，将面临限速风险，无法保证可用性SLA。 为了缓解此类情况，建议您从如下两个方面考虑： 扩容ECS数量，使得DNS查询请求能够负载分摊到更多

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检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。 接管 接管是从自动驾驶系统转换为驾驶员对汽车管理，即驾驶员接管自动驾驶系统对汽车进行管理，常用来考核自动驾驶系统完善程度，如接管次数、接管里程等。

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可对训练代码中的部分API替换成NPU融合算子API和亲和优化器，从而提升训练性能。但需要注意的是，在一些场景下，替换后的算子可能会对模型精度有影响，所以适配后，需要验证精度，如果确认有影响，需要在精度和性能之间做取舍。 NPU融合算子API 识别融合算子和亲和优化器请参考工具使用，当前支持识别的融合算子AP

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通常来讲，AI人工智能三要素包括数据、算法和算力。数据的质量会影响模型的精度，一般来说，大量高质量的数据更有可能训练出高精度AI模型。现在很多算法使用常规数据能将准确率做到85%或者90%，而商业化应用要求会更高，如果将要模型精度提升至96%甚至99%，则需要大量高质量的数据，这个时候也会要

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选项 描述 场景类型 城镇 较多房屋建筑覆盖的城镇及城市场景。 农田 针对田地、水域等弱纹理区域，匹配效果增强提高入网率。 森林 针对森林、水域等弱纹理区域，匹配效果增强提高入网率。 近景 适用于近景测量模式。 预设 自由网 计算相片内参与位置姿态，进行相对定向的过程。 控制网 结

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理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 父主题： 简介

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务纳管边缘服务器并将技能下发到边缘服务器。 方案优势 算法高效高精度 采用先进的深度学习、AR算法，深入研究各行业业务场景，提高技术在复杂场景中的适配度，支持多终端视觉定位导航，高效高精度大场景重建，厘米级定位精度、毫秒级位姿输出。 端边云协同架构 端边云协同架构支持端侧使用到最

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2。manifest中的usage字段记录划分类别。取值范围为0~1。 0.8 增量训练版本 用户可以在之前训练成功的版本中，自主选择精度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就

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Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 功能介绍 支持自主上传热轧钢板表面图片数据，构建热轧钢板表面缺陷类型的检测模型，用于识别热轧钢板表面图片中的缺陷类型。 适用场景 钢铁制造。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 工作流流程

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