从线性分类器到卷积神经网络 更多内容
  • 用户指南

    如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积,受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 研发需求是否卷积协同下游需求的工时 根据项目实际情况配置。 选择“卷积协同下游需求的工时”时,则研发需求的卷积计划/实际工时会根据其关联的协同下游需求的计划/实际工时进行变化。

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  • 删除应用

    在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 在“分类器列表”页签,选择多模板名称,单击操作列的“删除”。 弹出“确认删除”对话框。 图2 删除分类器 单击“确认”,删除分类器。 父主题: 多模板分类工作流

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  • OTM进出口金额管理

    的发货单,可以在OTM进出口金额管理界面查询该发货单;无清关主体的合同/履行订单对应的发货单,视作境内交易,不在进出口金额管理界面体现。 图1 清关信息确定 图2 进出口金额管理 计算进出口金额 涉及进出口的发货单,按发货单维度卷积计算该发货单的进出口金额:根据不同清关主体的进

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  • 上传模板图片

    作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 单击“创建分类器”。 进入“应用开发”页面,开始开发应用。 图2 创建分类器 填写基本信息 在“应用开发>上传模板图片”页面,输入多模板分类器的“名称”和“描述”。 图3 上传模板图片 然后上传模板图片,可选择新增模板配置,也可直接添加已有的模板配置。

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  • 产品优势

    MTD可以通过联动态势感知服务(SA)对接消息通知服务(SMN),在发现威胁的情况下,迅速通过短信或邮件的方式直接触达用户,高效率完成威胁检测发现告知安全运维人员的响应闭环。 黑/白名单汇集 可将MTD服务或其它所有服务历史发现的情报通过纯文本(Plaintext)格式添加到威

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  • 基础配置

    他项目创建RR时,“归属项目”参数中如果选择当前项目,则提交时会提示如下图所示信息。 研发需求的卷积自动化规则配置 根据项目实际情况配置。协同下游需求是否参与卷积,受“研发需求是否卷积协同下游需求”配置影响。 停留天数设置 选择所设置项目中各工作项停留天数的时间范围,超过设置值后,标题旁将显示提醒图标。

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  • Standard自动学习

    生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参,企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规

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  • 上传模板图片

    作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。 图1 进入应用资产 单击“创建分类器”。 进入“应用开发”页面,开始开发应用。 图2 创建分类器 填写基本信息 在“应用开发>上传模板图片”页面,输入多模板分类器的“名称”和“描述”。 图3 上传模板图片 然后上传模板图片,可选择新增模板配置。

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  • 组合结构图

    角色绑定是协作使用的内部角色和实现特定情况所需的各个部分之间的映射,通常在复合结构图中。 Ocurrence 在组合结构图中,发生关系表示协作表示分类器。 Represents 表示连接器指示在分类器(通常在“组合结构”图中)中使用了协作。 父主题: UML建模

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  • 编辑应用

    进入“应用开发”页面,您可以依次修改“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“训练分类器”、“评估”步骤的信息,重新部署模板。操作指引如下: 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 父主题: 多模板分类工作流

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  • 迁移过程使用工具概览

    Generator)对深度神经网络中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成:规范化、自动调度和后端优化。 规范化: 为了解决polyhedral表达能力的局限性(只能处理静态的线性程序),需要首先对计算

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  • 排序策略

    域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 创建排序策略 创建排序策略操作步骤详情请参见排序策略。 作业一般需要运行一段时间,根据您的数据量和资源不同,训练时间将耗时几分钟几十分钟不等。 您可以前往排序策略列表,查看作业的基本情况。在作业

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  • 技术指标

    后根据需要选择“快速选择”或“自定义”进行时间条件的设置。自定义时,“-”表示当前时间向前的时间段,“+”表示当前时间向后的时间段。例如,过去一年未来三年,可以按年自定义为“-1+3”或“+3-1”。 描述 描述信息。支持的长度0~490字符。 查看当前年,状态为发布。

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  • AI开发基本概念

    机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统环境行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 多模板分类工作流

    多模板分类工作流 工作流介绍 上传模板图片 定义预处理 框选参照字段 框选识别区 训练分类器 评估应用 部署服务 编辑应用 自定义字段类型 删除应用 父主题: 文字识别 套件

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  • 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则

    配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则 您可以根据需要配置在项目中需要使用的自动化规则,来实现父子工作项状态自动联动流转规则。自动化规则一旦启用后,项目中所有用户操作满足条件后均可触发规则执行。 前提条件 已新建Scrum项目,并在项目中拥有“自动化设置设置”权限。 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则

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  • 模板总览

    模板总览 预览分类器下面所有模板的状态,如果有模板的识别区未设置,则无法进行后续的评估。 前提条件 已在自定义OCR控制台选择“多模板分类工作流”创建应用,并框选添加的多个模板的识别区,详情请见框选识别区。 删除模板 如果已创建的模板应用不再使用,您可以删除模板释放资源。 在“应

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  • 数值计算求解器

    数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法:线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段,具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法:基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段,尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组,迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子:预

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  • 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则

    配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 您可以根据需要配置在项目中需要使用的自动化规则,来实现父子工作项状态自动联动流转规则。自动化规则一旦启用后,项目中所有用户操作满足条件后均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD自运营/云服务类项目,并在项目中拥有工作配置的“自动化”权限。

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  • OTM订单金额管理

    人工审核编辑后,发货单金额状态更新为【已确认】 图6 发货单金额状态 计算进出口金额 涉及进出口的发货单,按发货单维度卷积计算该发货单的进出口金额:根据不同清关主体的进出口金额对应的确认的产品SUB金额的逻辑关系,卷积对应的SUB金额形成出口金额和进口金额 图7 查看发货单金额 查看发货单金额明细 在订单金

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  • 天筹求解器服务 OptVerse

    数值计算求解示意图 数值计算求解方法及类型 线性直接法:线性直接法是一种重要的求解线性方程组的手段,具有求解稳定性好、精度高的优点。 线性迭代法:基于Krylov子空间的迭代方法是一种重要的求解线性方程组的手段,尤其是对于大型稀疏矩阵的方程组,迭代法是求解线性方程组的优先选择。 预处理子:预

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