华为云11.11 AI&大数据分会场

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 神经科学 更多内容
  • 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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  • 功能特性

    型、无监督学习模型、有监督学习模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习,保证数据

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  • 方案概述

    没有客观的供应商质量能力评估平台,无法进行科学的管理 供应链效率、敏捷性低,竞争力不足 通过本方案实现的业务效果: 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。

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  • 获取纵向联邦作业详情

    纵向联邦算法类型枚举,XG_BOOST,LIGHT_BGM, LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归,NEURAL_NETWORK 神经网络,FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT

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  • 保存纵向联邦作业

    纵向联邦算法类型枚举,XG_BOOST,LIGHT_BGM,LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归,NEURAL_NETWORK 神经网络,FIBINET work_step 否 String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT

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  • 创建实时预测作业

    创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行,目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 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 > 联邦预测”,打开联邦预测作业页面。 在“联邦

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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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  • 方案概述

    依托智慧教室的建设,为学校构建下一代数字学习环境,促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成,用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求,满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统,升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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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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  • 方案概述

    大量时间 学习形式枯燥,教师无法分层教学,实践教学形式多为视频+文档+操作手册的固定任务和内容,无法针对不同层次学生进行裁剪 学生完成实训后,没有具体量化结果呈现,学生在完成实践课程后无法得知自己的薄弱环节,应该补缺的知识和能力 学生只学技术,不懂企业业务,目前新工科学生的实训课

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  • 查询联邦学习作业列表

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

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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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  • 概述

    高效的GPU计算服务,有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于:仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下,使用GPU硬件加速,从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存(GB) vGPU

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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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  • 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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  • 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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  • 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

    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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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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