AI&大数据

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 有监督 无监督 更多内容
  • 应用场景

    标注是KPI异常检测非常重要的数据,可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率,在监督学习中做算法验证评估: 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注,并将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 监督学习:使用标注工具对原始数据进

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  • 方案概述

    障切换时,能够快速建立连接,实现SQL操作断点的自动续传,确保数据库HA切换过程中连接不断、事务自动回放。这种设计使得业务在切换过程中几乎感知,保证了业务的连续性和用户体验。 在数据可靠性方面, GaussDB 的数据持久性高达99.9999999999%,这一指标不仅远超业界标准

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  • 执行训练任务

    ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。

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  • 行业套件介绍

    型精度,实现高精度的刹车盘类型识别功能。 刹车盘识别工作流 监督车牌检测工作流 根据工作流指引,开发监督车牌检测服务,通过上传训练数据,训练生成车牌检测模型,自主更新和调整模型精度,实现高精度的车牌检测功能。 监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 根据工作流指引,开

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  • 执行训练任务

    ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。

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  • 打造政务智能问答助手

    "喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业 | 还是写作业吧。请根据以上背景补全以下问题: 你什么办法让他写作业吗"], "target": "你什么办法让孩子写作业吗"} 中控模块:对于中控模块,可以首先尝试使用基础功能模型基于prompt来进行相关中控逻

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  • 获取对话历史

    create_date_time String 对话发生时间 最小长度:1 最大长度:13 feedback_status Integer 是否问题反馈 枚举值: 0 1 question_reference_models Array of QuestionReferenceModel

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  • 执行训练任务

    ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。

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  • 评估模型

    成的模型。 一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“监督车牌检测工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。

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  • 工作说明书

    提供华为云平台合规资质证明 辅导客户测评整改 对系统等级符合性状况进行测评 出具测评报告 - 监督检查 当地网监定期进行监督检查 安全运营、维护 保障日常系统合规 技术支持 协助客户检查和整改 - 公安机关监督检查 密码安全 方案评估 评审密码应用方案的完整性、正确性和合规性 组织密码安全方案评审

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  • 数据安全治理维度

    数据安全治理组织架构一般由决策层、管理层、执行层与监督层构成,各层之间通过定期会议沟通等工作机制实现紧密合作、相互协同。决策层指导管理层工作的开展,并听取管理层关于工作情况和重大事项等的汇报。管理层对执行层的数据安全提出管理要求,并听取执行层关于数据安全执行情况和重大事项的汇报,形成管理闭环。监督层对管理层和执行

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对标签数据进行标注,节点的相似度越大,标签越容易传播。

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  • 视觉套件

    视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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  • 创建智能标注作业

    注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中,选择智能标注类型,可选“主动学习”或者“预标注”,详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。 算法类型

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  • 创建自动学习项目有个数限制吗?

    创建自动学习项目个数限制吗? ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 部署服务

    评估模型后,就可以部署服务,开发车牌检测的专属应用,此应用用于在特定场景下检测车牌类型,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“监督车牌检测工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。 操作步骤

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  • 应用场景

    威胁检测服务 在业内领先引用AI智能引擎进行检测,提高检测的效率及标准,将潜在威胁纳入检测范围。 针对IAM重点保护对象,融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、监督模型、监督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高危场景实现了异常行为的智能检测。可有

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  • 方案概述

    无法快速响应突发事件,对重大事件处置无法进行全过程的跟踪、监督和管理,城市治理效果不佳,具体体现在: 社会公众反映难:政府热线冗杂,公众记不住、记不清;社会公众缺乏参与城市治理的渠道;社会公众反映的问题、诉求,反馈、回应。 基层人员处理难:基层任务繁重,人力资源紧张,职责分工

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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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  • 实施步骤

    符合、符合。当然符合基本是不可能的,那是理想状态。 监督检查 公安机关依据信息安全等级保护管理规范及《网络安全法》相关条款,监督检查运营使用单位开展等级保护工作,定期对信息系统进行安全检查。运营使用单位应当接受公安机关的安全监督、检查、指导,如实向公安机关提供有关材料。

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