卷积神经网络和深度学习 更多内容
  • 保存纵向联邦作业

    纵向联邦算法类型枚举,XG_BOOST,LIGHT_BGM, LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归,NEURAL_NETWORK 神经网络,FIBINET 枚举值: XG_BOOST LIGHT_BGM LOGISTIC_REGRESSION NEURAL_NETWORK work_step

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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与排程、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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  • 最新动态

    Framework上线固件版本1.1.0 固件版本1.1.0支持自带麦克风音频接入、设备一键健康检查功能业务告警通知。 固件版本1.1.0优化了下载技能的速度,视频解码速度多路模型推理速度,增强Agent稳定性。 固件版本1.1.0增加运行时配置项用于保持技能持续运行,支持商用技能稳定运行。

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 功能介绍

    等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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  • 创建纵向联邦学习作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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与排程、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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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 迁移过程使用工具概览

    迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像开发环境中都已经进行预置,用户原则上不需要重新安装下载,如果预置的版本不满足要求,用户可以执行下载安装与覆盖操作。 模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor,支持onnx、pth、tensorf

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  • 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则

    配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则 您可以根据需要配置在项目中需要使用的自动化规则,来实现父子工作项状态自动联动流转规则。自动化规则一旦启用后,项目中所有用户操作满足条件后均可触发规则执行。 前提条件 已新建Scrum项目,并在项目中拥有“自动化设置设置”权限。 配置Scrum项目工作项的状态卷积自动化规则

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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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(TI CS ,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组合过程,采用有向无

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 概述

    ,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、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。 OptVerse以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问调用API

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  • 产品优势

    I SQL 2003。 存算分离 DLI解耦计算存储负载,存算分离架构,存储资源计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 企业级多租户 支持计算资源按租户隔离,数据权限控制到队列、作业,帮助企业实现部门间的数据共享权限管理。 Serverless DLI DLI完全兼容Apache

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  • 产品功能

    用方的数据查询搜索条件,避免因查询搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据模型实现样本联合预测。

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