单卡GPU性能 使用场景 备注 图形加速型 G6v NVIDIA T4（vGPU虚拟化） 2560 8.1TFLOPS 单精度浮点计算 130INT8 TOPS 260INT4 TOPS 云桌面、图像渲染、3D可视化、重载图形设计。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。

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提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器服务G CS 的使用方式包括可视化界面、Rest API、SDK、命令行，您可以选择任意一种或是搭配使用。 本文档提供可视化界面使用方法，界面入口为https://console.huaweicloud.com/gcs/。使用流程如下：

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方案概述 应用场景 数字化运营平台：泛微通过构建统一的数字化运营平台，帮助组织实现业务全过程数字化，打通组织数字化建设最后一公里。 办公在一个平台：通过组织团队及成员在同一个平台进行办公、协作，无需来回切换系统，沟通、协同更加便捷和高效，工作成效得到有效统计分析 业务应用统一数据

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对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、HCSO多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参与方提供可视化的数据使用

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教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学

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可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方数据

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收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功 华为云微认证 提供一站式在线学习、实验与考试，零基础也可学习前沿技术知识，快速获得场景化的技能提升。通过考

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长期占用资源，资源浪费严重，成本高。 弹性扩缩容能力 基于容器化Kubernetes，具有极致的弹性伸缩能力。 无。 免运维 运维成本 即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固

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准确率高：全面场景覆盖，避免误杀漏杀，实时防御风险。 视频网站 将视频流送入模型进行实时审核，模型将分析视频内容并判断是否存在违规内容。 场景优势： 审核效率高：自动化地完成 内容审核 ，减少人工审核的工作量和成本，提高运营效率。 全方位检测：提供多模态综合审核方案，对视频内容中的画面、声音、文字进行全方位解析。

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每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。

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。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。 xavier： 初始化初始值为

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金智教育智慧校园解决方案，解决高校信息化稳定、安全、服务可持续发展问题。 金智教育新工科人才培养解决方案，解决高校新工科专业建设问题。 方案遵循持续演进、平滑升级的设计理念，为学校数字化改革打造安全、稳定、自主可控的发展基础。智慧校园业务整体基于华为ROMA等能力，并形成一体化方案，减少多厂商的集

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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、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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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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订购华为RPA-WeAutomate工具 华为RPA-WeAutomate工具结合OCR、NLP等深度学习AI算法，通过模拟并增强人与计算机的交互过程，实现工作流程自动化。快速构建企业级智能自动化平台，一站式获取RPA+AI+小程序能力，助力客户打通数字化转型最后一公里。 商用 2021年5月 序号 功能名称 功能描述

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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的精装数字化解决方案： 在样板间装修完工前，可通过3D云设计软件实现方案自动化设计，效果图高保真渲染、短视频制作，提前1~2个月开展拓客推广； 全自动化的装修设计，可实现全屋SKU可视化替换，提升个性化精装房售卖转化率30%； 方案设计定稿后，系统可自动对材料算量拆单，实现设计与

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境 更多 云服务器 卡顿 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 更多 Ping不通 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程

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应用上云概述，云上可扩展性、可用性、性能、安全和成本设计，华为云上云迁移技术，网络、主机、存储数据、数据迁移，容器化改造，云运维与优化，云服务使能，泛政府解决方案，泛企业最佳实践案例和游戏行业上云最佳实践等知识技能。。 HCIE-Cloud Service Solutions Architect

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