AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 去除遮挡物6 更多内容
  • 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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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 数据规划

    手动规划AP的安装点位 基于汽车4S店销售展厅内部的障碍物情况,建议将AP的安装点位规划在:靠近中心区域,较高位置,确保无线信号没有被障碍遮挡。 网络信息规划 本案例中规划的网络数据、业务数据等均为示例,仅供参考,请根据实际项目要求调整参数值。 表1 网络信息规划表 设计项 设计要点

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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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  • 最新动态

    新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法,通过模拟并增强人与计算机的交互过程,实现工作流程自动化。

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  • 怎么去除由于修复软件漏洞造成的关键文件变更告警?

    怎么去除由于修复软件漏洞造成的关键文件变更告警? 告警通知检测到关键文件变更,如果您确认是正常操作可以不用关注,7天后自动消除。 父主题: 其他

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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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  • 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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  • 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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  • 功能介绍

    行标注,覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景,实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本,在已有样本基础上提升标注效率;也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量,作为底图进行辅

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    04:39:46 GMT Authorization: OBS H4IPJX0TQTHTHEBQQCEC:kaEwOixnSVuS6If3Q0Lnd6kxm5A= Content-Length: 183 <RestoreRequest> <Days>2</Days>

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  • 数据扩增

    值为0.2。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 CutOut 随机擦除,在深度学习中常用的方法,用于模拟物体被障碍遮挡。 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转,沿图片水平轴或竖直轴做翻转,是非常常见的增强方法。

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  • 数据规划

    数据规划 使用网规工具规划AP的安装点位 建议将AP的安装点位规划在:靠近中心区域,较高位置,确保无线信号没有被障碍遮挡。您也可以购买业界常用的网规网优工具(比如华为的云网规工具WLAN Planner),根据商业地产实际建筑布局和现有的基础设施,对室内WLAN网络快速规划,包

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  • 路网数字化服务-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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  • 怎么去除由于修复软件漏洞造成的关键文件变更告警?

    怎么去除由于修复软件漏洞造成的关键文件变更告警? 告警通知检测到关键文件变更,如果您确认是正常操作可以不用关注,7天后自动消除。 父主题: 其他

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 5G消息 Message over 5G

    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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  • 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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  • 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

    样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐,支持使用新对齐的结果,如图5所示;也支持复用隐私求交作业中通过这两个数据集计算得到的结果,如图6所示。 图5 使用新对齐结果 图6 复用隐私求交作业中的结果 (可选步骤)进行特征选择,此步骤要求数据已经对齐,即两方数据集每一行的数据都是一一对应的。 单

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