泛微e-office

 

泛微e-office是一款标准化的协同OA办公软件,实行通用化产品设计,充分贴合企业管理需求,本着简洁易用、高效智能的原则,为企业快速打造移动化、无纸化、数字化的办公平台。
 
 

 

    深度学习 企业管理 更多内容
  • 深度学习模型预测

    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

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  • 企业管理

    成长地图 | 华为云 企业管理 企业管理服务帮助企业实现云上的人、财、物、权、业务的管理,规范企业在华为云上的操作,满足企业IT治理等诉求。 立即体验 成长地图 由浅入深,带您玩转企业管理 01 了解 企业管理是华为云向用户提供一项免费服务,分为企业中心和项目管理。 概述 什么是企业中心?

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  • 企业管理

    企业管理 应用示例 接口参考

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  • 企业管理

    企业管理 企业备案

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 迁移学习

    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

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 企业管理

    企业管理 企业管理员可在企业管理界面管理企业用户和企业信息。 管理员列表 企业信息

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  • 企业管理

    企业管理 企业信息管理 登录页设置 套餐信息 套餐到期通知 父主题: 管理员指南

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  • 企业管理

    企业主账号内部用户如何申请预算? 企业主内部用户,可登录ROMA平台,在账号管理页面申请预算,详细操作请单击账号管理页面右上角“使用指南”,在左侧目录中选择“用户指南 > 多云治理 > 云账号治理 > 追加预算 ”查看。更多操作请参见“用户指南 > 多云治理 > 云账号治理”。

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  • 企业管理

    企业管理 企业信息管理 登录页设置 套餐信息 父主题: 管理员指南

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 企业管理后台

    企业管理后台 登录 企业后台管理系统(简称企管后台),系统相关功能(小程序、APP端)设置均在此后台完成。企业开通账号后,企业管理员将收到企管后台开通成功短信,短信内含登录账号与初始密码,登录即可; 登录链接:https://business.aijiatui.com/refactor-zs/#/login

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  • 学习任务

    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

    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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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