神经网络去雾 更多内容
  • 常用概念

    字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人:利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点: 2D模型,通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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  • 新建在线服务

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  • ModelArts中常用概念

    端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

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  • 什么是内容审核

    Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过调用API获取推理结果,帮助用户打造智能化业务系统,提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ,利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等,帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ,采用人工智能文本检测

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  • 修改训练作业参数

    strings 其他用途。 表17 RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为重方式: abs_weight,权重绝对值 date,日期 time_type 是 String 时间类型: day,天 week,周 month,月

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  • 查询在线服务详情

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  • 修改在线服务参数

    strings 其他用途。 表18 RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为重方式: abs_weight,权重绝对值 date,日期 time_type 是 String 时间类型: day,天 week,周 month,月

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  • 创建智能场景

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  • 更新智能场景内容

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  • 迁移过程使用工具概览

    置的知识库进行自动优化,以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel 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。

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  • 新建训练作业

    strings 其他用途。 表17 RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为重方式: abs_weight,权重绝对值 date,日期 time_type 是 String 时间类型: day,天 week,周 month,月

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  • 查询训练作业

    Array of strings 其他用途。 表19 RankETLFilter 参数 参数类型 描述 filter_type String 行为重方式: abs_weight,权重绝对值 date,日期 time_type String 时间类型: day,天 week,周 month,月

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  • 新建多个训练作业

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  • 使用AutoGenome镜像

    的软件包。 读取配置文件:通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练:针对提供的数据和模型参数,AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段,在模型搜索阶段,根据json文件中的配置参数,对于选定的模型参数会训练一定步数,搜索得到较

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  • 查询数据源详情

    Array of strings 其他用途。 表24 RankETLFilter 参数 参数类型 描述 filter_type String 行为重方式: abs_weight,权重绝对值 date,日期 time_type String 时间类型: day,天 week,周 month,月

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  • 性能调优

    达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时计算(在本例子,结果为2,048,000)。 i = 320 * 200 * 32; AI编译器中,常量折叠是将计算图中预先可以确定输出值的

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  • 查询联邦学习作业列表

    纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);

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  • 盘古科学计算大模型能力与规格

    盘古科学计算大模型面向气象、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大模型开发平台为用户提供了多种规格的科

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  • CCI

    CCI提供了多种创建工作负载的方法,来满足您的业务所需。 最佳实践 Dockerfile参数在云容器实例中如何使用 使用Tensorflow训练神经网络 使用多种方法创建工作负载 05 进阶 云容器实例提供了定制的kubectl工具,支持使用Kubectl命令行创建负载等资源。 二次开发

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  • 获取纵向联邦作业详情

    纵向联邦算法类型枚举,XG_BOOST,LIGHT_BGM,LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归,NEURAL_NETWORK 神经网络,FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT

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  • 保存纵向联邦作业

    纵向联邦算法类型枚举,XG_BOOST,LIGHT_BGM,LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归,NEURAL_NETWORK 神经网络,FIBINET work_step 否 String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT

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