计算化学与深度学习 更多内容
  • 目标集群资源规划

    *网络模型 VPC网络:采用VPC路由方式底层网络深度整合,适用于高性能场景,节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。 容器隧道网络(Overlay):基于底层VPC网络,另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络,适用于一般场景。 云原生2.0:深度整合弹性网卡(Elastic Network

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  • 排序策略-离线排序模型

    。 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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  • 计费说明

    000.00 每套 算法设计优化服务 AI算法设计优化-基础版 对人工智能场景为简单场景的企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法设计优化-标准版 对人工智能场

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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,提升内容生成的效率。 算法运行机制 训练阶段输入预先获取的高质量语音及其表情基系数,通过学习获得语音特征表情基系数的关系。 用户使用时,输入音频流或音频文件。 音频经过安全审核后,进入下一步操作,否则不返回结果。 对音频特征提取后,获取

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  • 自动学习简介

    景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体的类别位置。需要添加图片,用合适的框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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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的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,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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  • Volcano调度概述

    支持task、支持生命周期管理、支持指定队列、支持优先级调度等。Volcano Job更加适用于机器学习、大数据、科学计算等高性能计算场景。 应用扩缩容优先级策略(BalancerBalancerPolicyTemplate):开启Volcano应用扩缩容优先级策略后,将会在集群

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  • 弹性伸缩概述

    集群增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度层弹性,

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  • “神农项目”简介

    Information and Modeling》(化学信息建模)2020年12月新冠特刊中。 论文链接:https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c00821 查看“神农项目”药物筛选结果 登录 EIHealth 平台,可在“专题”页签中查看“神农项目”

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  • 方案概述

    融合性:充分体现教学环境先进教学理念、教学模式、现代教育技术、学习科学的融合; 前瞻性:保证技术的先进性,包括但不限于物联网、人工智能、大数据等各种先进的技术;充分体现技术先进教育理念的融合,技术赋能教育并为教育的实际需要服务; 整体性:软硬件基础环境一体化设计建设;服务于教师开

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  • 场景介绍

    Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 从头开始训练模型相比,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 LoRA微调LoRA(Low-Rank A

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 方案概述

    学、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 方案概述

    ; 全自动化的装修设计,可实现全屋SKU可视化替换,提升个性化精装房售卖转化率30%; 方案设计定稿后,系统可自动对材料算量拆单,实现设计生产的无缝对接,避免人工信息传递错误。实时派单,可有效降低制造商的原材料备货。 方案优势 核心技术1:海量家居家装方案,训练打磨AI装修算法

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  • ModelArts中常用概念

    MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用

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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶,其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • 华为云职业认证类别介绍

    Engineer 培训认证具备敏捷开发和管理以及实现企业DevOps转型能力的云服务DevOps高级工程师。 通过HCIP-Cloud Service DevOps Engineer认证,将证明您掌握端到端DevOps全流程,包括持续规划设计、持续开发集成、持续测试反馈、持续安全审计、

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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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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