自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

查看更多 →

200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

查看更多 →

Developer：对IoT感兴趣的人员。 HCIA-AI：需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师。 HCIP-AI EI Developer：希望成为语音处理/ 自然语言处理 /图像处理/机器学习算法高级工程师的人员。 HCIA-Big Data：对大数据感兴趣的人员。

查看更多 →

AI加速型：AI加速型节点实例，搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作，适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景。 通用型（节点规格为4U8G） 系统盘类型 高IO：后端存储介质为SAS类型。 超高IO：后端存储介质为SSD类型。

查看更多 →

图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

查看更多 →

图像审核 图像 内容审核 （V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 图像内容审核（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

图像审核 图像内容审核（V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 图像内容审核（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

图像审核 图像内容审核（V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 内容审核-图像（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

查看更多 →

图像与媒体 离线渲染平台/影视动画渲染 场景概述 为了满足观众对于图形图像或影视特效要求不断提高，在渲染环节所占时间和投资比重也越来越大。传统的线下渲染方式已无法满足特效制作公司对于计算资源的重度需求，云化渲染逐渐成为主流。 客户瓶颈 以某部国产科幻电影的一个特效镜头为例，开场从

查看更多 →

图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

查看更多 →

图像类说明 图像类服务类型目前包含通用图像搜索、通用商品搜索、服装商品搜索等。 通用图像搜索 搜索类型 通用图像搜索目前支持IMAGE/KEYWORD/TEXT三种搜索类型，用户可根据业务需要选择启用一种或多种搜索类型。 IMAGE: 图像检索。 KEYWORD: 关键词检索。 TEXT:

查看更多 →

图像识别 图像识别连接器用于对接华为云图像识别服务，可以通过图像识别服务准确识别图像中的内容。 前提条件 使用图像识别连接器前，需要开通华为云图像识别服务。 创建图像识别连接 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“连接器”，在连接器页面单击“新建连接”。 选择“华为云服务”类别下的“图像识别”。

查看更多 →

图像审核 图像内容审核（V3） 图像内容审核（V2） 图像内容审核（批量）（V2） 内容审核-图像（异步批量）（V2） 父主题： SDK调用示例

查看更多 →

满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码

查看更多 →

与S/4HANA 1709系统相同Kernel的HDBClient，选择Linux X86_64平台下，格式需为.SAR的软件包。 SAPCAR exe格式，非SAR格式 SWPM 最新版本，SAR格式 Netweaver RFC SDK 选择Linux X86_64平台下的软件包，当前最新版本：

查看更多 →

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

查看更多 →

Padding 图片填充，在边缘添加黑色的边。 px_top：图像顶端增加的像素行数。默认值为1。 px_right：图像右侧增加的像素行数。默认值为1。 px_left：图像左侧增加的像素行数。默认值为1。 px_bottom：图像底侧增加的像素行数。默认值为1。 do_validat

查看更多 →

横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

查看更多 →

自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

查看更多 →