指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片 As

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本培训为线下面授形式，培训标准时长为6天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网

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查看/标识/取消/下载样本 前提条件 具有专家经验库浏览用户角色权限的ISDP用户，可以自由查看专家经验库中的图片/视频等影像样本数据。 具有专家经验库管理员角色权限的ISDP用户，可以对专家经验库中的图片/视频等影像样本数据进行设置标签的操作。 用户已授予专家经验库相关的角色。授权方法请参见“23

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确定发布 调整阈值 训练好的模型可以通过调整阈值，影响机器人直接回答的准确率。阈值越高，机器人越严谨，对用户问的泛化能力越弱，识别准确率越高；阈值越低，机器人越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”

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学生可以在右侧下拉栏内选择“所有课程”、“我关注的”、“正在学的”、“已完成”四种状态找到对应的课程。 选择课堂，即可查看课堂的详细内容。 教学课程 是老师进行教学任务的主要入口。 作业 为该课堂所有作业的归集入口，可以查看待提交和已经提交的作业。 实验 是该课堂所有实验相关内容的归集入口。 考试 是该课堂相关测验的入口。

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学术交流和教育合作也是非常重要的， 它们可以促进知识的共享和学术发展，同时也可以加强不同国家和地区的联系。 学习外语和翻译也是非常有用的， 它们可以帮助我们更好地理解和欣赏其他国家的文化和价值观，促进不同文化之间的交流。 艺术展览、文学节和演出等活动是艺术家和作品展示和交流的舞台， 这些活动有

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图5 班级码 可对学⽣进⾏调动班级或移出班级等操作。 图6 调动/移除班级 单击“教研组管理”，通过对教研组内教师名单的管理，可以实现多名教师同时对⼀⻔课程和教学班的管理。 图7 教研组管理 进⼊管理界⾯后，可以添加教师、对教师进⾏班级分配和移除教师。 图8 添加教师 图9 分配班级

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针对医疗现场空间狭小和降低手术感染风险，手术现场无法多人观摩的情况，通过华为提供的高清视频会议云服务，让手术影像可以实时传送到远程教室的显示屏上，让在远程教室的学生可以观摩到一场纤毫毕现的示教手术。针对重点知识和疑问，学生还可以与现场医生进行远程互动。 优势 超高清，专业终端，全能力开放，易集成。

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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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硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展，满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求，推荐硬件： 老师屏：ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置：i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏：ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置：i5八代CPU、8G内存、128G

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场景特点：用户群体对开发工作的推进效率，敏捷度要求更高，需要高效的协作管理方式和更低开发成本。面临异地开发协同效率低、代码合并冲突频繁的难题。 适用场景：云端 代码托管服务 ，实现协同开发。多分支管理功能和合并请求功能，彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 应用：高校教师与学生，学习与授课。 场景

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当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计

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创建学生成绩管理对象模型 目的 通过创建一个“学生成绩管理”的对象，让您快速熟悉创建自定义对象、自定义字段，快速理解对象间的关联关系，及快速理解对象的结构和数据对象表。 场景描述 本示例以新建一个学生成绩管理对象为例，为您介绍对象间关联的相关内容。本示例中对象里的班级对象是通过L

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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用性能和故障的云服务，提供专业的分布式应用性能分析能力，可以帮助运维人员快速解决应用在分布式架构下的问题定位和性能瓶颈等难题，为用户体验保驾护航。 APM作为云应用诊断服务，拥有强大的分析工具，通过拓扑图、调用链、事务分析可视化地展现应用状态、调用过程、用户对应用的各种操作，快速定位问题和改善性能瓶颈。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检查的场景，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与位置。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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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提供一站式的学习资源。通过选择对应的学习资源或沙箱实践内容，用户可以进行在线学习和实验。无论是课程学习还是实践操作，用户都可以在学院门户找到所需的功能入口。 另外，用户端还为用户提供了个人中心功能，方便用户进行课程、试验和实验报告的管理。在个人中心中，用户可以查看个人的课程记录、

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