AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    端到端的深度学习 更多内容
  • 角色说明

    下述角色为系统预制角色,角色对应权限可在“公共平台->系统配置->用户权限->角色”中进行查阅,用户也可以根据实际使用需求进行角色和角色权限设置。 用户角色 高频使用场景 (从高频中频) 体验强感知 (子产品-关键能力) 现场作业员 作业执行、问题执行、问题创建、打卡 APP+侧子产品: 语音辅助

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  • 产品功能

    大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您提供灵活可定制测序流程、秒级可伸缩高可靠资源。 基因容器作为基因测序完整解决方案,为您提供数据管理、测序工具平台、流程定义能力、运行流程以及查看流程执行结果能力,同时以上能力均支持以CLI命令行方式执行。 基因容器使用方式包括可视化界面、REST

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow部署 Kubeflow诞生背景 基于Kubernetes构建一个AI计算平台是非常复杂和繁琐过程,它需要处理很多个环节。如图1所示,除了熟知模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型管理、模型发布、监控等环节。对于一个

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 使用AutoGenome镜像

    步骤4:使用AutoGenome Notebook包含了使用AutoGenome代码,您可以使用Notebook案例复现AutoGenome示例结果。 以“pbmc_res_vae.ipynb”为例,用户可以打开相应代码集,直接运行该Notebook,也可以调整代码集中代码,进行二次开发。 图2

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  • 应用场景

    出含有敏感词、不当内容音频,及时发现并处理不合规内容。 场景优势: 审核效率高:减少人工审核工作量,提高教学内容准确性,避免出现错误或不当言论。 准确率高:过滤掉不良信息和不当言论,保证教学内容安全。 内容审核-视频 流 直播平台 把视频流审核集成直播平台,可实时判断出

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  • 云数据迁移 CDM

    Migration,简称 CDM ),是一种高效、易用批量数据迁移服务。 CDM围绕大数据迁移上云和 智能数据湖 解决方案,提供了简单易用迁移能力和多种数据源 数据湖 集成能力,降低了客户数据源迁移和集成复杂性,有效提高您数据迁移和集成效率。 产品首页 图说E CS 立即使用 立即使用

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  • 恢复归档或深度归档存储对象(Harmony SDK)

    string 参数解释: OBS服务返回错误描述。 HostId string 参数解释: OBS服务返回请求服务ID。 RequestId string 参数解释: OBS服务返回请求ID。 Id2 string 参数解释: OBS服务返回请求ID2。 Indicator

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 私有CA层次结构设计

    围为:3≥路径深度≥0),以此类推,最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。 虽然深层次结构能使得CA层次更加细化,但由于层次加深,导致服务在与客户交互时,需要传输较大证书链,增加了网络传输开销和证书校验时长。四层CA结构如图 四层七层CA结构所示。

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  • 方案概述

    Planiverse计划宇宙是一款以AI算法为基座供应链分析、分析与决策平台(支持Saas或私有化)。本平台不限行业,适用于例如食品饮料、美妆日化、鞋服、医药、制造等行业,覆盖供应链需求计划、库存计划、补货计划、供应及生产计划、S&OP计划全链条,依托于机器学习与运筹学算法AI能力,集成算法优

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  • 提交排序任务API

    1]之间,是机器学习领域里常用二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版

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  • 算法备案公示

    在特定场景中,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数关系,实现使用语音生成视频能力。在使用数据人形象生成视频场景,包括短视频制作、直播、智能交互等,可快速生成不同台词视频内容。

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  • 产品特性

    提供MOOC课程、教学市场、习题库等多类前沿自学课程及习题,自由按需选择。 提供业界领先DevOps软件工程实训教材,以及真实企业级实战项目过程和技能。 学习业界最前沿DevOps和敏捷等软件研发理念。 科技竞赛 提供办赛能力,提供奖金丰厚和高含金量各类竞赛,以赛代练。 以赛促学促练,丰富领域主题赛事

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  • 微认证课程学习的形式是什么样的?

    微认证课程学习形式是什么样? 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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  • 什么是自动学习?

    什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询

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  • HCIA-AI

    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、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%

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布不同NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布不同NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布不同NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model

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