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； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学 实训指导文件——掌握实训实施过程，提高实践教学能力

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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二代基因组测序即Next Generation Sequencing (NGS)是一种基于边合成边测序的方式。NGS在保持了测序高准确度的同时，大幅地提高了测序速度，有力推动了相关研究。目前，NGS已广泛应用于全基因组测序、外显子测序、表观遗传学修饰等重要的生物学问题。 本示例中N

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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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如何提高缓存命中率 背景信息 CDN缓存命中率低，会导致源站压力大，静态资源访问效率低。您可以针对导致CDN缓存命中率低的具体原因，选择对应的优化策略，来提高CDN的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求命中率

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驱动的决策方式更加科学、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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涉黄、涉暴、广告等违规内容，提高平台内容治理质量和效率。 内容审核 -音频流 精准识别多场景下色情、辱骂、广告等违规内容，防御内容风险，提高音频流的审核效率，提升用户体验。 内容审核-视频 流 精准识别各类色情、暴恐、垃圾广告等违规内容，防御内容风险，提高视频流的审核效率，降低业务违规风险。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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附录：如何提高消息处理效率 消息生产和消费的可靠性必须由ROMA Connect、生产者和消费者协同工作才能保证，对使用ROMA Connect的生产者和消费者有如下的使用建议。 重视消息生产与消费的确认过程 消息生产 生产消息后，生产者需要根据ROMA Connect的返回信息

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除信息孤岛。对临床资料进行归一化处理，提高数据质量，并构建一个高可用性的数据环境，以优化资源配置和提供准确医疗服务。为医院数字化转型，提升医疗服务效率和质量提供数据支撑。 为患者提供智能导诊服务 通过运用人工智能等技术，提高预约诊疗的准确度。具体实现方式包括建设预问诊系统并与电子

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和行业术语，进一步提高识别准确率。 一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景

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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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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Standard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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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公网环境下如何提高上传大文件速度？ 在公网环境下对于超过100MB的大文件建议通过分段上传方式上传。分段上传是将单个对象拆分为一系列段分别上传。每个段都是对象数据的连续部分。您可以按照任意顺序上传段。如果其中某个段传输失败，可以重新传输该段且不会影响其他段。通过多线程并发上传同一对象的多个段，可大大提高传输效率。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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