自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习操作流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。添加图片并对图像进行分类标注。完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不

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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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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。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容（

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Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合

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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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两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后，则会进入实验阶段，通过不断尝试调整超参来迭代模型；或在实验阶段，有一个可以优化训练的性能的想法，则会回到开发阶段，重新优化代码。 图1 模型开发过程 ModelArts提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资

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成长地图 | 华为云 路网数字化服务 路网数字化服务（Digital Road Infrastructure Service）连接多种路侧传感器，实现道路的数字化感知，并向交通参与方提供信息，助力交通运行。 产品介绍 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DRIS

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在对应的算子中。 图3 执行结果 如下图所示，最大绝对误差在295行发生了突变，且突变值约为65504，说明softmax算子输出的结果发生了溢出（FP16的最大值为65504），需要重点分析softmax算子为什么会执行出错，也可以联系华为工程师进行分析。 图4 最大绝对误差 父主题：

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成长地图 | 华为云 5G消息 5G消息（MessageOver5G）基于手机原生应用，无需下载App，可提供图片、语音、视频、位置、文件等富媒体内容，并且用户可通过聊天式的智能交互闭环业务。 产品介绍 登录控制台 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图 由0到1，带您使用5G消息

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始配额。若您希望提高配额，可购买工单增购包（10个工单/包）。 工单增购包支付后立即生效，工单配额立即得到提升，增购的工单数自然月当月有效，超期自动作废。 计算自然月的时间基准为北京时间。

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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，作为底图进行辅助标注，提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具

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栏中选择“自动学习”。 参考准备数据，准备用于模型训练的数据集，并按要求上传至OBS。 参考创建项目，创建一个“图像分类”的自动学习项目，在项目中，选择步骤2中准备的数据。 参考标注数据，将所有图片数据完成标注。 参考自动训练，在“训练设置”窗口中，选择“自动学习免费规格（CPU

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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otebook，也可以调整代码集中的代码，进行二次开发。 图2 基于Res-VAE和表达谱对单细胞数据降维 使用该Notebook时需要运行相应的代码模块，运行步骤如下所示。 环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。

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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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“模型训练”页面列出了已有的训练工程、训练服务和超参优化服务的列表信息，如图1所示。在该页面，用户可以查看训练工程和训练服务的创建信息，新建、编辑、复制或删除已创建的训练工程和训练服务。详情请参见表1。 图1 模型训练 表1 模型训练页面说明 参数名称 参数说明 开发环境 WEB

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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Calling的工作。 gatk MergeVcfs 合并分bin变异检测的VCF文件。 Variant QC 针对输出的VCF文件进行质控。 图1 NGS执行步骤 图2 搭建步骤 父主题： 基于二代测序的基因组突变检测

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