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 道路提取 更多内容
  • 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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  • 基本概念

    需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析,抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型,Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型,包含三维坐标、反射强度等信息,用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收

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  • 构建程序

    构建程序 本案例提供了实现提取告警日志功能的程序包,使用空白模板创建函数,用户可以下载(fss_examples_logstore_warning.zip)学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数,将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数,运行时语言选择“Python2

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  • 产品术语

    提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B

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  • 创建边缘人脸提取作业

    结果数据的输出列表,目前支持以下输出类型: DIS:将结果输出到您指定的DIS通道,输出JSON格式信息,包括提取的人脸图和原始图片的Base64编码。 Webhook:将结果输出到Webhook URL,输出JSON格式信息,包括提取的人脸图和原始图片。Webhook URL地址为用户指定的URL地址,例如用户

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  • 提取图片中的文字暗水印

    提取图片中的文字暗水印 功能介绍 对已嵌入文字暗水印的图片进行水印提取,用户以formData的格式传入待提取水印的图片,DSC服务以JSON的格式返回从图片里提取的出的文字暗水印。目前支持的图片格式为:*.jpg, *.jpeg, *.jpe, *.png, *.bmp, *.dib

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  • 创建媒资&音频提取消息体

    AssetInfo结构定义 参数 说明 asset_id 创建的新媒资ID status 事件状态。 SUCCEED:创建媒资成功、音频提取成功 FAILED:创建媒资失败、音频提取失败 title 新媒资名称,状态为成功时才有此值。 url 新媒资的访问url,状态为成功时才有此值。 meta_data

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  • 提取激励的有效期是多久?

    提取激励的有效期是多久? 激励有效期为一年,从通知发放日起,一年内都可以申请发放激励。若伙伴退出解决方案提供商计划/分销计划,则伙伴需在计划身份失效之日起一年内完成激励兑现;超过有效期,激励自动失效,失效后的激励不能恢复。 父主题: 激励

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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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  • 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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  • 图片类加工算子能力清单

    图片类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力,包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息,并进行深度加工,以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子,算子能力清单见表1、表2。 图文类加工算子能力清单 表1

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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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  • 通过临时URL访问OBS

    文件夹分享强调临时性,存在有效期。临时分享分为两种方式:提取码分享、直接分享。 提取码分享:分享者需要先设置一个6位数的提取码,再创建分享。创建成功后,OBS会自动将文件夹中的所有对象的下载链接汇总到一个静态网站中,并托管到一个公共的OBS桶。所有用户均可使用创建分享时生成的临时URL和提取码,访问这个静态网站,并进行文件下载。

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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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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中,不支持修改恢复方式,不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后,会产生一个标准存储类别的对象副本,即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时,对象的恢

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  • 方案概述

    以上下游质量管理作为核心产品,实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联,真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求,同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能,形成端到端的智能决策和快速响应。 解决方案实践的应用行业推荐: 服务于制造业,主要目标行业为智能汽车与新能

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