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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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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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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企业业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、图像处理开发工程师、语音处理开发工程师、 自然语言处理 开发工程师等岗位所必备的知识和技能。 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

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V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7%

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否。=>步骤3 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>步骤6 否。=>步骤3 检查射频周边是否存在其他能对无线信号产生干扰或噪声的设备。 是。通过管理手段，移除射频周围产生干扰或噪声的设备。=>步骤4 否。=>步骤5 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>步骤6 否。=>步骤5

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干扰。=>2 否。=>3 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>3 检查射频周边是否存在其他能对无线信号产生干扰或噪声的设备。 是。通过管理手段，移除射频周围产生干扰或噪声的设备。=>4 否。=>5 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>5 请

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音频码率值越大，音质越好，占用带宽越大。 音频采样率 当“音频流格式”为“OPUS”、“AAC”时可以设置。 录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样率越高声音的还原就越真实越自然。 环境噪声过滤 将周围环境的噪声减小，使有效声音更清晰。 音频自动增益 提升音频质量。 回声消除 可消除录制的语音数据中的AO设备播放的声音，提升音频质量。

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信号机 注册信号机 登录 路网数字化服务 控制台。 在左侧导航栏，选择“设备管理 > 设备总览”，在设备管理界面选择“信号机 > 注册信号机”。 参考表1填写信号机信息。 表1 信号机信息说明 参数名称 说明 设备名称 信号机名称。 设备id 信号机设备ID，全局唯一。 序列号 信号机的序列号。

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检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>步骤6 否。=>步骤3 检查射频周边是否存在其他能对无线信号产生干扰或噪声的设备。 是。通过管理手段，移除射频周围产生干扰或噪声的设备。=>步骤4 否。=>步骤5 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>步骤6 否。=>步骤5 请收集告警信息、日志信息和配置信息，联系技术支持人员进行处理。

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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在“创建”对话框中，单击“增加”。 填写信号的相关参数后，单击“保存”。 绑定信号的数据源 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择一个或多个信号，单击“批量绑定”；或单击“操作”列中的。 修改信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，单击“操作”列中的。 删除信号 在“采集信号”或“统计信号”页签中，选择

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信号通道切换 接口名称 WEB_SwitchPageForPcCam 功能描述 OPS与安卓有线辅流界面状态根据传入参数切换。 应用场景 需要进行三种场景的界面转换。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SwitchPageForPcCam

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AddNoise 添加噪声，模拟常见采集设备在采集图片过程中可能会产生的噪声。 noise_type：添加噪声的分布类型，Gauss为高斯噪声，Laplace为拉普拉斯噪声，Poisson为泊松噪声，Impulse为脉冲噪声，SaltAndPepper为椒盐噪声。默认值为Gauss。

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设置Ops信号类型 接口名称 WEB_SetOpsSignalTypeAPI(后续废弃) 功能描述 设置Ops信号类型 应用场景 设置Ops信号类型 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SetOpsSignalTypeAPI 参数 无 返回值

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删除信号机 功能介绍 删除信号机 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/traffic-controller

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修改信号机 功能介绍 修改信号机 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/traffic-controllers/{

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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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信号机管理 查询信号机列表 创建信号机 删除信号机 修改信号机 父主题： 应用侧API参考

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