中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    大数据与广告投放 更多内容
  • 发起联邦预测

    发起联邦预测 企业A单击“发起预测”按钮,选择己方和大数据厂商B的预测数据集,单击确定即可发起预测。 TICS 服务会对两方的数据先进行样本对齐,并对双方共有的数据进行联邦预测,预测的结果会保存在企业A(作业发起方)的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。

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  • 应用场景

    新闻、影视等素材内容归档管理。 内容推荐:识别新闻媒资、影视素材中的重点内容,将主体内容的标签融入推荐系统,实现个性化准确推送。 广告营销:识别广告主体,将主体内容的标签融入营销推荐系统,实现精准营销投放。 名人识别 主要应用于识别娱乐明星、网红人物等各领域公众人物。 主体识别 美图应用 上传照片进行主体检测,实现背景虚化、图像裁剪等图像处理。

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

    容量数据容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题: 分区表

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  • 大容量数据库

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  • 盘古预测大模型能力与规格

    盘古预测模型能力规格 盘古预测模型是面向结构化数据,通过任务理解、模型推荐、模型融合技术,构建通用的预测能力。 ModelArts Studio模型开发平台为用户提供了多种规格的预测模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。

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  • 盘古NLP大模型能力与规格

    盘古NLP模型能力规格 盘古NLP模型是业界首个超千亿参数的中文预训练模型,结合了大数据预训练和多源知识,借助持续学习不断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意

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  • 盘古CV大模型能力与规格

    盘古CV模型能力规格 盘古CV模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型,赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。 ModelArts Studio模型开发平台为用户提供了多种规格的CV模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型

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  • 数据控制与数据审计

    数据控制数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制,可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享:关闭分享后,项目内数据不允许分享给其他项目,包括拷贝、引用两种方式。 下载:关闭下载后,项目内数据不允许下载至本地。

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    NLP模型训练流程选择建议 NLP模型训练流程介绍 NLP模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成和情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。

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  • 快速搭建数据大屏

    示。 图11 屏效果 单击右上角右“保存”,输入屏的名称,单击“确定”,屏保存成功。 步骤5:管理屏 切换屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称,进入项目页面。 单击“数据分析 > 屏”,进入屏页面。 单击屏名称,进入屏编辑页面。 发布屏:单击页面右上角“保存并发布”,大屏发布成功。

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  • 查看NLP大模型训练状态与指标

    模型在验证集上的损失值。值越小,意味着模型对验证集数据的泛化能力越好。 获取训练日志 单击训练任务名称,可以在“日志”页面查看训练过程中产生的日志。 对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见NLP模型训练常见报错解决方案。 训练日志可以按照不同的

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  • 查看预测大模型训练状态与指标

    训练指标说明 模型 训练指标 指标说明 预测模型 拟合度 拟合度是一种衡量模型对数据拟合程度的指标。数值范围为0到1,数值越接近1,表示模型对数据的拟合程度越好。 均方根误差 均方根误差是预测值真实值之间差异的平方和的均值的平方根。它用于衡量模型预测值实际值之间的偏差,数值越小,表明模型预测的精度越高。

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  • CV大模型训练流程与选择建议

    CV模型训练流程选择建议 CV模型训练流程介绍 目前,CV模型支持微调训练。 微调阶段:微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估

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  • 预测大模型训练流程与选择建议

    预测模型训练流程选择建议 预测模型训练流程介绍 目前,预测模型支持微调训练。 微调阶段:微调阶段通过在特定领域的数据集上进一步训练,使模型能够更有效地应对具体的任务需求。在微调过程中,通过设定训练指标来监控模型的表现,确保其达到预期的效果。完成微调后,将对用户模型进行评估

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  • 盘古科学计算大模型能力与规格

    盘古科学计算模型能力规格 盘古科学计算模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过AI模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio模型开发平台

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  • 个人数据处理说明

    个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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  • 查看CV大模型训练状态与指标

    对于训练异常或失败的任务可以通过训练日志定位训练失败的原因。典型训练报错和解决方案请参见CV模型训练常见报错解决方案。 训练日志可以按照不同的节点(训练阶段)进行筛选查看。分布式训练时,任务被分配到多个工作节点上进行并行处理,每个工作节点负责处理一部分数据或执行特定的计算任务。日志也可以按照不同的工作节点(如w

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  • Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路

    广告点击事件 数据结构:adID^showID^clickTime 数据关联关系如下: 广告请求事件广告展示事件通过adID关联。 广告展示事件广告点击事件通过adID+showID关联。 数据要求: 数据从产生到到达流处理引擎的延迟时间不超过2小时 广告请求事件、广告展示

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  • Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路

    广告点击事件 数据结构:adID^showID^clickTime 数据关联关系如下: 广告请求事件广告展示事件通过adID关联。 广告展示事件广告点击事件通过adID+showID关联。 数据要求: 数据从产生到到达流处理引擎的延迟时间不超过2小时 广告请求事件、广告展示

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