超分辨率转换

对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度，算法支持自动修正，建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面，建议最长边不超过8192像素，最短边不小于15像素，图像长宽比例维持常见水平

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提高RabbitMQ性能 本章节基于吞吐量和可靠性两个指标，指导您通过设置队列长度、集群负载均衡、优先队列数量等参数，实现RabbitMQ的高性能。 使用较小的队列长度 队列中存在大量消息时，会给内存使用带来沉重的负担。为了释放内存，RabbitMQ会将消息刷新到磁盘。刷盘需要重

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如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下，A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议：

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如何提高缓存命中率 背景信息 CDN缓存命中率低，会导致源站压力大，静态资源访问效率低。您可以针对导致CDN缓存命中率低的具体原因，选择对应的优化策略，来提高CDN的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求命中率

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附录：如何提高消息处理效率 消息生产和消费的可靠性必须由ROMA Connect、生产者和消费者协同工作才能保证，对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后，生产者需要根据ROMA Connect的返回信息

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配置IPD独立软件类项目自动化卷积规则 项目创建者或有自动化配置权限的角色可根据自身需要启用或停用自动化规则，实现父子状态自动卷积流转或状态自动流转功能。规则一旦启用，该项目中所有工作项，所有用户均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD独立软件类项目，并在项目中拥有“自动化”权限。

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公网环境下如何提高上传大文件速度？ 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。通过多线程并发上传同一对象的多个段，可大大提高传输效率。

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发能力 提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），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

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决方案完善，确保知识最新最全 问答准确率高：对自有的全面的行业知识，在盘古大模型的加持下，将问答的准确率提升25% 预测和分析更准确：结合盘古大模型，通过对现有数据的分析，可以提供更准确的预测结果。助于企业做出更明智的决策，改进业务流程，并提高效率。 员工满意度高：基于盘古大模型

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。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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配置IPD系统设备类项目工作项的状态卷积自动化规则 项目创建者或有自动化配置权限的角色可根据自身需要启用或停用自动化规则，实现父子状态自动卷积流转或状态自动流转功能。规则一旦启用，该项目中所有工作项，所有用户均可触发规则执行。 前提条件 已新建IPD系统设备类项目，并在项目中拥有“自动化”权限。

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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怎样提高自建DNS的响应时效？ 如果您在云上VPC内或者云下有自建DNS，自建DNS默认的转发IP是华为云的内网DNS，具体如图1所示。 图1 自建DNS场景示意 由于自建DNS会根据域名的TTL值，缓存从华为云内网DNS响应的结果，所以当外部域名修改后，在TTL的时间内，E CS 可能无法解析到修改后的结果。

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如何提高短信发送成功率？ 请参考开发准备，确认是否全部的数据都准备无误，签名和模板有关联。 请参考代码样例，确认参数均以正确的格式携带。 请确认短信接收方号码中无重复号码，且号码都为可接受短信的状态（不是空号或停机的号码）。 请勿在一天内向同一个用户发送太多条短信，详情请参见短信发送规则。

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如何提高Presto资源使用率？ 问题现象 节点资源利用不均衡，执行Presto任务几小时后仍未完成。 解决步骤 调小Yarn节点内存比例： 登录Manager页面，选择“集群 > 服务 > Presto > 实例”，查看并记录所有Presto实例所在节点主机名称。 选择“集群 >

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COST01-02 规划IT治理体系，提高管理效率 风险等级 高 关键策略 实施与您的组织对应的IT治理结构。这有助于在整个组织内分摊和管理成本。随着经营范围和规模的不断扩张，不断建立子公司、分公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。企业的IT治理架构也会

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个版本，指定启动特定版本 商用 配置IPD系统设备类项目工作项的状态流 4 自动卷积开关配置 【自动卷积开关配置】支持状态卷积和代码提交相关的自动化规则 商用 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 5 研发需求协同增强 【研发需求协同增强】支持对已下发的研发需求进行再下发/撤销等操作

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