2个月深度学习 更多内容
  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 新建联邦学习作业

    项目ID,最大32位,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。

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  • 删除联邦学习作业

    String 空间ID,最大32位,由字母和数字组成 job_id 是 String 任务id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。

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  • 计费说明

    务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 功能介绍

    在浏览器中输入https://engine.piesat.cn/ai/samplelabel/#/链接,进入系统登录界面,如下图所示。 图1 系统登录界面1 图2 系统登录界面2 系统默认登录方式为密码登录。输入手机号码/邮箱/帐号、登录密码、字符验证码,单击【登录】按钮,跳转到选择个人/组织界面,选择组织即可进入系统首页。

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  • 最新动态

    面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别,识别结果自动上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 2 支持通过创建工作空间实现资源隔离

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中,不支持修改恢复方式,不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后,会产生一个标准存储类别的对象副本,即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时,对象的恢

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    <RestoreRequest> <Days>2</Days> <RestoreJob> <Tier>Expedited</Tier> </RestoreJob> </RestoreRequest> 响应示例 1 2 3 4 5 6 HTTP/1.1 202

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 查询并导出课程学习记录

    具体的课程编号,支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮,弹出导出提示框(如下图),点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容 图2 “课程学习记录”导出提示 父主题: 作业人员

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  • 创建纵向联邦学习作业

    通过json格式的文本配置更多高级参数,具体支持的参数请参考表2。 表2 自定义配置参数 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值,最小值0,最大值1 learning_rate 否 Float 学习率,最小值0,最大值1 batch_size 否

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  • 应用场景

    面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入,减低人力成本。 全流程自动化,批/流训练结合,稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统

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  • 应用场景

    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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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • CDM迁移近一个月的数据

    CDM 迁移近一个月的数据 备HBase集群中约10TB数据,最近一个月新增的数据量约60TB,总共约70TB。H公司安装的云专线为20GE端口,支持CDM超大规格的集群(cdm.xlarge),综合考虑迁移时间、成本、性能等,这里使用2个CDM超大规格集群并行迁移。CDM集群规格如表1所示。

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  • 排序策略

    含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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  • 最佳备考方式是什么?

    最佳备考方式是什么? 课程学习结合实践经验是准备认证考试的最佳方式。 我们提供在线视频课程培训、 实验手册、 模拟试题、 考试大纲等材料, 用于帮助您备考。您可前往 华为云职业认证 页面获取。 您也可以线下学习职业认证课程。线下学习可以联系HALP(华为授权培训合作伙伴)对培训进行咨询及报名。

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  • 概述

    您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如天筹求解器服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2 API概览。 在调用天筹求解器服务API之前,请确保已经充分了解运筹优化算法相关概念,详细信息请参见“产品介绍”。 父主题: 使用前必读

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