AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 边缘匹配 更多内容
  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    据进行采集和接入,基于灵活的云上或边缘部署架构,提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力,同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图 产品优势 部署形态灵活可选,除云上智能分析外,同步支持算法边缘节点部署,有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。

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  • 供需匹配详情表

    供需匹配详情表 路径:OSP>订单排产与承诺>供需匹配详情表 展示具体每个订单维度的需求和供应信息,包含需求数量,需求时间,供应方式,供应时间,供应数量及来源。 图1 供需匹配详情表 图2 供需匹配详情 父主题: OSP功能

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  • 签名不匹配异常

    签名不匹配异常 如果从ObsException中获取到HTTP状态码为403,OBS服务端错误码为SignatureDoesNotMatch,请检查AK/SK是否有误。 父主题: 异常处理

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  • 签名不匹配异常

    签名不匹配异常 如果从返回结果的CommonMsg.Status中获取到的HTTP状态码为403,CommonMsg.Code中获取到的OBS服务端错误码为SignatureDoesNotMatch,请检查AK/SK是否有误。 父主题: 异常处理

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 审批流匹配规则

    审批流匹配规则 路径:公共平台->业务配置->全局配置 图6.2-1 审批流匹配规则 规则1:驳回重新提交到L1级,从L1级重新审批 规则2:驳回后重新提交到驳回的层级再审批,已通过的审批层级不再需要审批 (检查单采集审批,默认为规则2) 配置简介 当审批流被驳回时,有以下两种规则可以配置。

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  • 坐席匹配规则配置

    坐席匹配规则配置 路径:公共平台->业务配置->全局配置 配置简介 对坐席的具体匹配规则分为安全视频/通用检查/巡检三个类型,可对基础调度方式和高级调度方式进行独立配置 轮询规则: 坐席动态排队,按排队顺序,依次接入视频。 1.坐席按照签入时间排序,最晚签入的排在队首。 2.坐席接入任意一路视频后排到队尾。

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  • 签名不匹配错误

    签名不匹配错误 如果从SDK自定义错误中获取到的StatusCode为403,从Code字段中获取到的OBS服务端错误码错误码为SignatureDoesNotMatch,请检查AK/SK是否有误。 父主题: 异常处理(Go SDK)

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  • 签名不匹配异常

    签名不匹配异常 如果从ObsException中获取到HTTP状态码为403,OBS服务端错误码为SignatureDoesNotMatch,请检查AK/SK是否有误。 父主题: 异常处理

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  • 基本文本匹配

    基本文本匹配 GaussDB 的全文检索基于匹配算子@@,当一个tsvector(document)匹配到一个tsquery(query)时,则返回true。其中,tsvector(document)和tsquery(query)两种数据类型可以任意排序。 1 2 3 4 5 openGauss=#

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  • 基本文本匹配

    基本文本匹配 GaussDB(DWS)的全文检索基于匹配算子@@,当一个tsvector(document)匹配到一个tsquery(query)时,则返回true。其中,tsvector(document)和tsquery(query)两种数据类型可以任意排序。 1 2 3 4

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  • 智能类型匹配补全

    智能类型匹配补全 CodeArts IDE会自动过滤推荐列表,直到仅包括与当前上下文匹配的类型。 这在以下情况中有效: 在赋值语句的右侧。 在变量初始化中。 在return语句中。 在方法调用的参数列表中。 在对象实例化中new关键字后。 在链式表达式中。 父主题: 代码补全

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 方案概述

    智慧教育平台进行连接,提供线上线下一体化的学习体验,为师生提供耳目一新的教学体验。此外,通过整合边缘计算节点和智能摄像头,支持常态化录播、督导、无感考勤等业务,还可以提供音视频识别AI能力,支持知识点提取、视频切片等创新应用,方便学生学习,让教学内容得以回归。 移动互联网、大数据

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  • 自动学习

    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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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 产品概述

    据源注册、隐私策略(敏感,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和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,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 路网数字化服务-成长地图

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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