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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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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自定义运营看板提高篇 我的卡片界面介绍 新建卡片分类 新建项目 使用在线构建表单卡片 使用卡片模板新建卡片 使用离线构建新建卡片 管理卡片 使用模板构建新建屏幕 父主题： 看板管理

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自定义运营看板提高篇 我的卡片界面介绍 新建卡片分类 新建项目 使用在线构建新建表单卡片 使用卡片模板新建卡片 使用离线构建新建卡片 管理卡片 使用模板构建新建屏幕 父主题： 看板管理

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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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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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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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。 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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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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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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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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如何提高RDS数据库的查询速度 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询RDS for MariaDB日志，请参见查看或下载慢日志。 查看云数据库RDS的CPU使用率指标，协助定位问题。具体请参见查看监控指标。

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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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AR和SR的分解方法相同，AR支持复制新建，不支持再分解。 研发需求分解后，下级的需求状态会卷积给父级。 当分解到SR时，IR会自动卷积SR的状态。 当分解到AR时，IR和SR会自动卷积AR的状态。 父主题： 研发需求（IR/SR/AR）

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