中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    深度学习处理大数据 更多内容
  • 处理呼叫数据

    处理呼叫数据 如果您需要获取呼叫数据,需要在服务端处理集成地址表单提交,并增加处理逻辑返回到页面。由于服务端处理存在多样性,此处提供传递的主要呼叫参数说明,请参见表1。代码样例为JAVA+springboot+模板(thymeleaf)方式,请参见后续步骤。 表1 参数说明 参数名称

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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  • BF16和FP16说明

    或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在模型训练和推理以及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,BF

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  • BF16和FP16说明

    或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在模型训练和推理以及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,BF

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  • 数据处理

    数据处理 数据数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题: JupyterLab开发平台

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  • 数据处理

    数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题: 自动驾驶云服务全流程开发

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  • 数据预处理

    数据处理 创建数据处理作业 开发数据处理作业 父主题: 管理数据

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  • 数据处理

    数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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  • 数据处理

    数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题: 数据处理

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  • 迁移学习

    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J

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  • 学习项目

    别二维码进行学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 什么是医疗智能体

    性算力,大数据等技术加速计算过程。 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,加速医疗健康行业的研究工作。

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  • 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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 算法备案公示

    不通过则不进行数据生成和结果返回操作。 将视频图片输入至算法模型中,将视频图像分割为面部、手部和身体三个区域。 使用深度学习算法,识别面部区域转化为面部表情,识别手部区域转化为手部骨骼驱动数据,识别身体转化为人体骨骼驱动数据。 对算法输出系数进行平滑处理及异常数据过滤,返回结果。

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  • AI Gallery功能介绍

    Gallery功能介绍 面向开发者提供了AI Gallery模型开源社区,通过大模型为用户提供服务,普及模型行业。AI Gallery提供了大量基于昇腾云底座适配的三方开源模型,同步提供了可以快速体验模型的能力、极致的开发体验,助力开发者快速了解并学习模型。 构建零门槛线上模型体验,零基础开

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  • 应用场景

    。盘古模型的应用为这一问题提供了创新的解决方案。 盘古模型通过学习用户所需的文案风格和内容,能够轻松完成广告文案、社交媒体帖子、新闻稿等多种写作任务。它不仅能提供创意丰富、语言生动的文案,还能根据不同产品特性和目标受众进行定制,帮助产品吸引更多的潜在客户。 此外,盘古模型还

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  • 数据处理简介

    数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析,处理的结果可以用于回访定位问题,并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下: 数据批导:创建数据导入任务,收集采集车辆原始数据数据处理:支持根据自定义数据服务算子,对数据包进行处理,创建不同类型的作业。

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