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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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华为云成本中心提供共同成本分拆，支持CDN、Live按照 域名 流量进行成本分拆。 华为云CCE服务提供细化的按照Pod Level的成本分拆，并可以卷积到Workload，Service等各种标准K8S模型层级。 父主题： COST03 对成本进行分配

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平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实

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指导企业或机构进行算法API的调用及对接。 算法指标统计 提供算法使用率、算法告警数量、算法周度平均告警准确率、算法告警工单转化率等算法指标统计。 数据采集和算法迭代 算法周度平均告警准确率低于项目验收指标时，现场采集对应算法负样本数据并进行算法迭代优化。 视频分析点位更新 视频分析点位

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中文进行文本分类，且支持单标签分类和多标签分类。 适用场景 智能问答、舆情分析、内容推荐等场景。 优势 针对场景领域提供预训练模型，分类准确率高。 提供完善的文本处理能力，支持多种数据格式内容，适配不同场景的业务数据。 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 多语种文本分类工作流 功能介绍

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。

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审核操作指导 审核是检验标注任务质量的一个手段，审核的方式是从标注任务中抽取一定比例的图片，通过被抽取的图片标注准确率判断该标注任务整体准确率，该标注任务是否通过审核。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务ID前的+。

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研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要， ModelArts 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。

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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，这个时候也会要求数据更加精细

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该解决方案是华为云 语音交互 服务SIS基于FunctionGraph开发的一套客服中心语音质检工作流。帮助您迈出传统行业向数字化转型的第一步，使用智能语音交互提高客服中心语音质检覆盖率和效率。适用于以下需求场景： 电商领域客服服务过程异常检测； 电销领域违规、投诉、专项检测； 金融领域机会点挖掘、信用分析。

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让知识高效产生价值。 通过知识推荐助手，对产出的话术实时进行推荐，减轻人工客服负担，提高问题解决的效率。 方案优势 聚焦：聚焦业务场景的一体化解决方案 提效：兼顾效率及效果，全面提升知识库准确率 降本：运用大模型能力，大幅降低知识拆解、维护的人工成本 开放：支持定制化二开需求 技术架构

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“云状识别工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“刹车盘识别工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，

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提供决策支持。这种数据驱动的决策方式更加科学、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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该解决方案是华为云语音交互服务SIS基于FunctionGraph开发的一套隐私通话内容分析工作流。帮助您迈出传统行业向数字化转型的第一步，使用智能语音交互提高人工隐私通话内容分析覆盖率和效率。适用于以下需求场景： 货运出行行业隐私通话分析； 金融保险领域业务洞察分析； 安防风控领域反诈威胁分析。

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中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后，您可以在预测分析节点中单击查看训练详情，如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。 该示例为二分类的离散型数值，评估效果参数说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。

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