计算化学与深度学习 更多内容
  • 学习空间

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  • IAM 身份中心

    成长地图 | 华为云 IAM身份中心 IAM身份中心提供多账号统一身份管理访问控制。可以统一管理企业中使用华为云的用户,一次性配置企业的身份管理系统华为云的单点登录,以及所有用户对组织下账号的访问权限。 产品介绍 图说E CS 仅两个按钮时选用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转IAM身份中心

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  • 什么是医疗智能体

    内置大量生物医疗领域标准分析流程,并结合华为特有的高性能云计算,多样性算力,大数据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、

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  • 路网数字化服务-成长地图

    3分钟创建一个游戏类容器应用 网络安全 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 运维监控 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 资源管理 什么是ECS 创建容器应用基本流程

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  • 华为人工智能工程师培训

    0的基础高阶操作,TensorFlow2.0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

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  • 计算

    计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题: SCP授权参考

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  • 产品优势

    上,SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 传统自建Hadoop集群相比,Serverless架构的DLI还具有以下优势: 表1 Serverless DLI传统自建Hadoop集群对比的优势 优势 维度 数据湖探索 DLI 自建Hadoop系统

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  • 向量计算接口与函数

    向量计算接口函数 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 父主题: 函数和操作符

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  • 最新动态

    商用 2 HiLens Studio支持导入ModelArts模型、支持C++语言的技能调试模拟等功能 HiLens Studio新增支持导入ModelArts模型、支持C++语言的技能调试模拟、支持将项目备份到OBS、支持调用HiLens Framework预处理接口、支持手工配运行时配置来进行调试。

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  • 问答模型训练(可选)

    如下图所示,您可以根据实际需求,选择合适的阈值,然后单击“确定”。 用户问法标准问的相似度大于直接回答阈值时,直接返回相应答案。 用户问法标准问的相似度大于推荐问阈值时(小于直接回答阈值),返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法标准问的相似度小于推荐问阈值时,返回识别失败回复话术。

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  • 5G消息 Message over 5G

    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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  • 漫游调优

    出现劣化。 应对方案关键技术 基于大数据进行终端漫游行为画像训练,基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略(是否能引导,什么时候引导,引导到哪个AP),提升漫游成功率,降低漫游过程的丢包,时延,提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础,采用强化学习算法进行在线终端画

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B裸金属 服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 排序策略

    。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。 full:指针对全量参数计算。 batch:则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数每一层的神经元节点个数。默认400

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置自定义配置。 常规配置:通过界面点选算法使用的常规参数,具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 产品概述

    可信智能计算服务 TICS ( Trusted Intelligent Computing Service )打破数据孤岛,在数据隐私保护的前提下,实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、 区块链 等技术,实现了数据在存储、流通、计算过程中端到

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  • 产品功能

    动态构建可信计算空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。空间是联邦计算的载体,合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时,数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是可信智能

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  • 产品优势

    实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆解和组合过程,采用有向无

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