图说TDIS 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转TDIS 01 了解 可信分布式身份服务为个人和企业用户提供统一的分布式身份标识，支持多场景、细粒度的可验证凭证管理能力。 产品介绍 产品概述 产品功能 03 入门 可信分布式身份服务提供凭证模板管理、链下凭证签发、秘钥托管等扩

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基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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web 服务器 双机负载均衡，数据库服务器 和内容服务器采用双机主、备结构、实现高可用，同时整个平台基于分布式内存对象缓存系统Memcached，实现服务器间数据共享。 技术创新点 开放：不受固定场所限制，anywhere、anytime均可学习； 便捷：无需部署、使用便捷，一键进入学习环境学习进度实时跟踪，维护省心；

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多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式

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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。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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过程全面管理，提升教师工作效率。 支持多类实验/实训环境 智云枢可以创建虚拟机模板包括：Openstack虚拟机模板、Docker字符虚拟机模板、Docker图形界面模板、AI实训环境模板、WebIDE编辑代码模板。平台能够支撑大数据专业、人工智能专业、软件工程专业及其它计算机相关专业的实验环境要求。

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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多对多 什么是多对多 多对多关系中，首要方和次要方都不会发生任何的变化。唯一的变化是在多对多连线上，会默认添加两个字段用来分别指向关系的两侧。也就是说，一对多和聚合关系是通过在次要方添加主键和外键来表示的，而多对多关系是通过单独创建的关系表来表示的。 和一对多关系一样，删除多对多

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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短缺、作业现场专家缺乏等问题。 传统的人工巡检劳动强度大、检测质量差、巡检结果多依靠纯手工纸质记录，后期再录入业务系统，全流程数字化程度低； 作业现场场地面积大，巡检设备众多，需要记录回传的信息类型多，如遇到巡检异常，作业人员缺乏专业知识，作业现场缺少专家支撑，存在安全隐患； 传

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1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客

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设备数量多，接入成本要低，自身硬件资源有限，要求设备网络要深度覆盖，低功耗，数据量较少。 智慧园区 应用子系统多、设备传感器种类多、无统一的通信协议标准，上报的数据无统一格式。设备大部分无IP通信能力，需要通过网关接入。可通过有线网络接入。 应用独立子系统多，格式不统一，数据孤岛多，需要一个统一平台管理。设备

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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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异，进而对目标进行定性识别，作为模式识别技术在遥感领域的应用。 影像融合 将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样，生成高分辨率多光谱影像遥感的影像处理技术，使处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征 。 镶嵌裁切 影像裁切的目的是将非研究区域去除，常用的是按

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务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成

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网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。

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多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。 DLI 数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 开启多版本功能 ALTER TABLE [db_name.]table_name SET TBLPROPERTIES

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多版本SQL语法请参考多版本备份恢复数据。 DLI数据多版本功能当前仅支持通过Hive语法创建的OBS表，具体建表语法可以参考使用Hive语法创建OBS表。 语法格式 开启多版本功能 ALTER TABLE [db_name.]table_name SET TBLPROPERTIES

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