算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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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。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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南，包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练 服务器 三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。

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容器隧道网络模型说明 容器隧道网络模型 容器隧道网络是在主机网络平面的基础上，通过隧道封装技术来构建一个独立的容器网络平面。CCE集群容器隧道网络使用了VXLAN作为隧道封装协议，并使用了Open vSwitch作为后端虚拟交换机。VXLAN是一种将以太网报文封装成UDP报文进行隧道传输的协议，而Open

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云原生网络2.0模型 云原生网络2.0模型说明 配置集群容器子网 使用注解为Pod绑定安全组 使用安全组策略为工作负载绑定安全组 使用容器网络配置为命名空间/工作负载绑定子网及安全组 为Pod配置固定IP 为Pod配置EIP 为Pod配置固定EIP 为IPv6双栈网卡的Pod配置共享带宽

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集群网络模型选择及各模型区别 自研高性能商业版容器网络插件，支持容器隧道网络、VPC网络、云原生网络2.0网络模型： 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。VXLAN

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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设置网络防御策略（VPC网络模型集群） VPC网络模型的集群支持通过设置网络防御策略限制访问容器宿主服务器的流量。当未配置安全组规则时，默认所有进出容器宿主服务器的流量都被允许。 本章节介绍如何为VPC网络模型的集群设置网络防御策略。 创建网络防御策略 登录管理控制台。 在页面左

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的 语音识别 模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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设置网络防御策略（容器隧道网络模型集群） 容器隧道网络模型的集群支持通过设置网络防御策略限制访问Pod的流量。当未配置网络策略时，默认所有进出命名空间中的Pod的流量都被允许。 本章节介绍如何为容器隧道网络模型的集群设置网络策略。 约束与限制 仅容器隧道网络模型的集群支持网络策略。网络策略分为以下规则

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，

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。由于不需要使用容器隧道封装和NAT地址转换，云原生网络2.0模型与容器隧道网络模型和VPC网络模型相比具有比较高的网络性能。 图1 云原生网络2.0 在云原生网络2.0模型的集群中，Pod依赖弹性网卡/辅助弹性网卡对外进行网络通信： 裸金属节点上运行的Pod使用ENI网卡。 E

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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

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网络AI框架 网络AI框架根据业务场景，可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧（私有云或公有云），与不同层级网络控制系统对接，实时采集业务数据，基于最优算法模型实时调整网络运行配置，针对故障实施自动隔离与自动修复，大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领

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