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    深度学习 超分辨率 更多内容
  • IAM 身份中心

    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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  • 数据处理场景介绍

    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。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 转码设置

    印。 其他自定义水印模板:表示转码时添加此水印。 清晰度 视频的画质清晰度,支持4K、2K、清、高清、标清、流畅共六种清晰度。 分辨率(宽*高) 视频的宽高,默认为选择清晰度的推荐分辨率,支持根据实际需求修改。 若宽或高有一侧设置为0,则该侧按另一侧等比自适应。 当宽为0,高非0,则宽按比例缩放。

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 模型训练

    目标。 优化方法 参优化方法: smac bayesian random grid 参名称 参名称,可根据算法自定义设置。 参类型 参的类型,请根据实际情况选择参类型。 参范围 参的取值区间,请根据实际需要设置参最小值和最大值。 使用多进程 参优化过程是否启动多进程,默认开启。

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  • 模型训练

    SDK文档”查看。 当前代码已预置运行参,可使用默认值。 参优化 训练任务执行的过程中可以同步进行参优化。 勾选“运行参”后的“参优化”复选框,可配置运行参的参数类型、起始值、终止值、优化方法、优化目标和终止条件。训练完成后,可以单击查看优化报告,得到运行参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 查询辅流源的分辨率是否支持

    查询辅流源的分辨率是否支持 接口名称 WEB_GetIsAuxSrcSupportAPI(后续废弃) 功能描述 查询辅流源的分辨率是否支持。 应用场景 查询辅流源的分辨率是否支持。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetIsAuxSrcSupportAPI

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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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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和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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  • 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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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 转码问题

    转码后的视频如何挂载到其它网站? 如何判断源视频应转码成标清、高清或清? 为什么视频转码后只有音频没有画面? 创建转码任务时找不到桶 如何将转码后的视频文件覆盖原始视频文件? 一个转码任务需要多长时间? 如何配置转码消息通知? 视频能否从低分辨率转高分辨? 转码输入桶和输出桶是否可以设置同一个桶名和路径?

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 计费说明

    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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  • 什么是医疗智能体

    等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 创建训练服务

    勾选“自动打包”才会展示该参数,表示模型包打包名称。 版本 勾选“自动打包”才会展示该参数,表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集参 设置当前训练任务的数据集参,与模型训练保持一致。 参配置 运行参 运行参的名称,与模型训练保持一致。 单击“创建”,训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况,包括系统

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  • 音视频合流转码费用

    音视频合流转码费用由媒体处理服务收取。 表1 计费价格 转码规格 标准转码单价(元/分钟) FHD(清) H264 0.068 HD(高清) H264 0.032 SD(标清) H264 0.016 FHD(清) H265 0.17 HD(高清) H265 0.08 SD(标清) H265 0

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  • 如何将视频转码成多种分辨率格式?

    如何将视频转码成多种分辨率格式? 视频点播最多支持一次输出6路不同分辨率和码率的视频文件,您可以在自定义转码模板中,添加多路转码输出视频文件的规格,具体请参见转码设置。 图1 视频转码设置 父主题: 音视频处理问题

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  • 视频转码输入分辨率是否支持8K?

    视频转码输入分辨率是否支持8K? 视频转码输入分辨率最大支持8k,输出分辨率最大支持4k。 父主题: 音视频处理问题

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