深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 录播/电台语音 监测内容传播类 / FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。 依托国产芯片、鸿蒙操作系统等自主可控的智慧大屏，搭载自主研发的智慧教学互动系统，为老师提供方便的应用“入口”，同时依靠良好书写体验、音视频硬编解码、极清投屏等技术等，构建智慧教室的最终输出环节，实现教学体验

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。提升区域义务教育优质均衡发展水平，全面促进教育高质量发展。 方案架构 积极响应“教育数字化”战略，贯彻国家“双减”政策要求，落实各地“双减”及课后服务的相关文件精神。结合各地面临的课后服务质效不高等现状，面向教育行政部门、学校、教师、学生、家长、校外培训机构六大参与方，提供赋能

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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性算力，大数据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。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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云端部署，不受本地物理环境影响，可随时随地访问。 实训周实训场景 客户痛点： 实训周短期实训，实训资源大； 缺少真实的项目案例仿真实验； 不具备相应的实验环境。 解决方案： 提供一周账号，用户登录平台操作学习； 提供根据真实项目案例设计的仿真实验； 提供一键启动的实验环境。 培训认证场景 客户痛点:

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用的便捷使用，数据的互联互通。 痛点二：现有系统数据价值难以发挥，需要建立统一的数据标准，形成教育数据资产，为教育的正确决策提供数据支撑。提供基于国家基础教育信息标准，体系化构建教育资产目录，通过多样数据采集途径，一数一源，构建教育数据资产，为教育正确决策提供数据支撑。 痛点三：

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。 导入教育预制数据包 运行完教育切换脚本后，进行教育数据包“educationData.zip”的导入。 在AppCube的首页单击“管理”，选择菜单“系统管理 > 数据处理 > 数据导入” 图4 数据导入1 基本信息里“导入类型”选“导入记录ID值不为空”，将教育数据包“educationData

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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各种内容散落不同地方，缺乏内容整合和统一呈现，师生难以快速、准确找到想要的内容。 高校数据烟囱林立，缺乏简单好用的数据管理工具，或工具未预置高校数仓、数据集市数据模型、数据目录模板，导致实施成本和难度较高。 前期信息化由于缺乏校级顶层设计，离散建设各个业务系统，产生数据孤岛，引导学校从全校视角建设平台服务，并针对性的

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方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智能

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视化，它由混合式教学、在线实验和项目实训三大子系统组成，公共模块为各个子系统提供基础功能。 在混合式教学中，教师可以灵活设计课前-课中-课后的各个教学环节，学生按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学，提升学习体验。针对不同类型的学生或班级，可以通过分层

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新建数据大屏 大屏概述 新建大屏 大屏全局参数配置 大屏组件 预览大屏 发布大屏 复制大屏 大屏分享协作 管理大屏

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大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

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