AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习 超分辨重构 更多内容
  • 方案概述

    行业现状及需求分析 教育数字化的本质是重构教育生态,是用新一代信息通信技术推动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造,建设新型智慧教室与智慧学习空间,帮助院校构建下一代的融合式教学环境,从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变,促进教学对象、教学内容、教

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  • 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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  • WeLink会议视频画面分辨率能够达到多少?

    WeLink 会议视频画面分辨率能够达到多少? WeLink会议分辨率根据终端网络状况自动调整,可达到的最大分辨率如下: 客户端 “WeLink会议”应用分辨率能达到720P。 硬终端 硬终端型号 最大分辨率 TE10 720P TE20/30/40/50/60 CloudLink

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  • 云会议视频画面分辨率能够达到多少?

    云会议视频画面分辨率能够达到多少? 云会议分辨率根据终端网络状况自动调整,可达到的最大分辨率如下: 客户端 “华为云会议”应用分辨率最大能达到1080P。有需求的企业客户可以提交工单申请,审核通过即可享受1080P高清分辨率。 硬终端 硬终端型号 最大分辨率 TE10 720P TE20/30/40/50/60

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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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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 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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  • 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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  • 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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  • 什么是Ray

    载,例如强化学习参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持,Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说,是一个强有力的工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray Tune(用于参数调整)、RLlib(用于强化学习)、Ray

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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