深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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人才培养 上传安装程序 安装主控 服务器 （Client） 安装实验服务器（Agent） 安装后调试 父主题： 实施步骤

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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同时互联网教育为全球学生提供了更便利、灵活的学习机会，促进教育资源的共享与普及。 国际教育注重多语言的学习与教授，鼓励学生掌握多种语言能力， 并通过文化交流活动增进不同文化之间的理解与尊重。 各国致力于提供良好的留学生支持和福利保障， 包括住宿、医疗保健、心理咨询等服务，以确保留学生在异国他乡能够获得良好的学习和生活条件。

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互、Koo文档、 内容审核 、消息&短信。 通过 云监控服务 、应用运维管理、云日志服务等实现运维自动化 方案优势 记忆与反思能力 通过LLM大语言模型技术，学习、记忆和反思先前的交互经验，以改进后续的服务质量和效率 基于自然语言交互 通过自然语言与数智员工交互，快速、准确地理解并执行用户任务，提供高效、个性化的服务

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工业软件人才培养 背景 工业软件的人才培养需要校企合作，急需行业企业参与专业设计、课程建设、学生实习等人才培养全过程，以及科研创新合作。但目前行业企业大多数均未关注、参与，投入的资源远远不足，工业软件人才培养面临挑战，急需产教融合联合培养。 高教：没有专门的工业软件专业，特软学院

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面向高校老师提供鲲鹏体系课程培训服务，提供配套的理论和实训课程，使老师了解鲲鹏及实验，具备将鲲鹏素材植入已有课程的能力。 培训内容 表1 鲲鹏师资培养课程清单 培训课程 本课程包含以下培训主题 鲲鹏师资培养服务-鲲鹏计算 面向高校老师提供《鲲鹏计算理论与实践课程》培训服务，以及配套的理论和实训。 课程包括以下主题：

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图1 智慧校园方案架构 人才培养：国内首个将智慧校园和泛计算机学科人才培养融合为一体的解决方案，同时也是以建设专业标准、课程标准以及配套教学资源、案例为建设目的的人才培养综合服务解决方案。 图2 人才培养方案架构 方案优势 金智教育智慧校园解决方案，解决高校信息化稳定、安全、服务可持续发展问题。

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开发产品应用的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、华为昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlo

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动智能制造产业聚集、促进产业经济发展。 产业生态建设 依托面向区域公共服务平台的作用和创新型产业基础设施定位，培育“区域公共服务平台+细分产业平台”紧密协同的新型产业链协同创新模式。正式运营阶段，在先期运营费用引导资金支持下，汇聚一批 工业互联网 新型生态、培养一批高端复合型人才、打

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