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    深度学习 相似度 更多内容
  • 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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 应用场景

    。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等,实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似或者好友关系等,进行用户分群,实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、

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  • 查询配体相似性图计算任务

    success Boolean 相似计算是否成功。 similarity Float 配体对之间的相似。 最小值:0 最大值:1 reason String 相似计算失败的理由。 最小长度:1 最大长度:512 请求示例 无 响应示例 状态码: 200 查询配体相似性图计算任务成功响应。

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  • 应用场景

    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。 内容审核-视频 内容审核 -视频有以下应用场景: 视频平台/社区:精准识别平台上的违规视频内容,帮助平台规避内容风险: 360全方位检测:提供多模

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  • 配置知识融合时,如何选择融合标识符和配置属性

    知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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  • 配置知识融合

    知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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  • BF16和FP16说明

    权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供

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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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  • 什么是知识融合

    知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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  • BF16和FP16说明

    权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供

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  • BF16和FP16说明

    权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供

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  • 执行作业

    括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 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,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业

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  • 什么是图像搜索

    什么是 图像搜索 图像搜索( Image Search ,又称为多媒体搜索)基于深度学习与图像识别技术,是一套开箱即用的场景化搜索服务,支持图像等数据的管理和搜索,提供多种通用预置场景的搜索能力,并支持低成本、高敏捷的定制化服务,为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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  • 分子搜索

    输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法:可以选择ECFP4 Tanimoto相似或者骨架搜索。ECFP4 Tanimoto相似是通过ECFP4指纹计算Tanimoto相似来搜索相似比较高的小分子。骨架搜索是通过设置分子骨架搜索具有相同骨架的分子。 选择数据库:最多可选择10个数据库。

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  • 创建配体相似性图计算任务

    false } ] } 响应示例 状态码: 201 配体相似图任务创建成功响应。 { "id" : "c05ebc2029c24699af2354f67391604c" } 状态码 状态码 描述 201 配体相似图任务创建成功响应。 错误码 请参见错误码。 父主题: 药物通用接口

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  • 应用场景

    RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。 场景优势: 支持基于经纬度的向量召回,根据地理位置召回高匹配的附近房源。 特征标签网状匹配。 通过卡证识别,快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入,实名认证。

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  • 确认学习结果

    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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  • 应用场景

    应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件

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  • 提交排序任务API

    用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置,预留字段。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_msg

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  • 报表

    基于类EXCEL报表编辑器,通过快速报表向导,灵活的取数公式,帮助用户快速、准确地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯,所见即所得的报表绘制过程,零学习成本; 与总账系统无缝集成,内置取数公式,保证报表数据的及时和准确; 报表数据格式化存储,快速满足企业各种数据分析需求;

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