深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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术语解释 专职人员激励/FH 服务伙伴发展快速通道 业务规划/业务计划/BP 咨询调研 验证搬迁 专职团队 能力构建场景 专家服务场景 专职讲师 讲师养成基金 讲师专职投入基金 父主题： 专职人员激励（FH）

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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名词解释 基本概念 开天工业工作台认证中心：为应用提供统一账号认证服务，即IDaaS (ID as a Service)，开天工业工作台会为每个企业创建独享IDaaS实例。应用与开天工业工作台认证中心对接，实现单点登录和账号同步。 开天工业工作台：企业应用管理、应用访问入口、用户管理、数据集成等核心功能。

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名词解释 归属内部 由内部与外部提出的所有原始需求，对属于本项目需求的所有汇总收集。 提给外部 需要由跨项目或跨组织共同协作所提出的外部原始需求。 分解子需求/关联子需求 该条原始需求分析评估并接纳过后，需要通过层层分解，由分解子需求或关联子需求，细分其他颗粒度的研发工作。 承接人

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名词解释 严重程度 对缺陷严重等级的评估值，从高到低分别是致命、严重、一般、提示。 发现PI/发现迭代 是指缺陷的发现版本，或者缺陷是在哪个发布计划/迭代计划中产生的。 发现环境 是指该缺陷存在于哪个环境，常见的有生产环境、alpha环境、Beta环境等。 修复PI/修复迭代 是

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名词解释 表1 名词列表 名词 描述 租户 IoT数据分析服务支持多个组织、部门或应用共享使用资源。通过提供一个逻辑实体来统一使用不同资源和服务，这个逻辑实体就是租户。多个不同的租户统称多租户。租户对应公司。一个租户可以创建多个子用户，并可以对不同用户授予不同权限。 项目 各个服

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名词解释 区域与可用区域 本服务用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Regi

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名词解释 名词 描述 管理面 云侧管理中心，通过Console和北向API将IoT边缘能力开放给用户或SaaS应用，通过云边协同将应用部署到边侧运行。 业务面 边侧业务运行面，硬件（物理机、虚机）由客户提供，硬件上安装了IoT边缘运行引擎（分为基础版、专业版、企业版），通过云边协同将应用软件包和配置同步到边侧运行。

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名词解释 卖家中心 服务商在云商店的操作管理中心。服务商可在卖家中心进行服务商信息管理、商品管理、交易管理及应用接入调试等操作。 买家中心 租户在云商店的操作管理中心。租户可在买家中心进行订单管理、组织管理、应用绑定和应用授权等操作。

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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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多语义化 参数多语言支持对variable的参数名字、描述和类型进行词条翻译，当前支持zh_cn、en_us两种语义 i18n中示例如下： "i18n": { "zh_cn": [ { "variable_name":

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附录-名词解释 表1 名词解释 序号 名称 说明 备注 1 劳动仲裁 仲裁，是指将争议提交给争议之外中立的第三方，由其对当事人的纠纷居中调解，并作出裁断的行为。劳动仲裁是仲裁制度中的一种，旨在解决劳动纠纷。劳动争议仲裁既具有仲裁制度共有的某些特征，同时又有自己的特殊性。 / 2 劳动仲裁管辖机构

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语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量（例如word2vec生产的词向量，或者doc2vec生产的文章向量）。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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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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术语&缩略语解释 能力标签 资深服务工程师 高级服务工程师 高级顾问 服务专家 高级服务工程师 伙伴业务责任人 伙伴计划责任人 伙伴发展经理/生态经理/PDM 伙伴拓展经理/PBD 伙伴技术经理/PSA 伙伴运营经理 应用与软件解决方案 基础软件 基础技术审核 已认证软件伙伴 先进软件伙伴

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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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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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