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

 
 

    深度学习分类精度要求 更多内容
  • 智能分类

    智能分类 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别,并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 应用场景 智能分类识别服务应用在身份认证、财务报销等多种场景,使用方便,有效提升数据录入效率。 场景一:卡证、发票混合识别 场景二:相同类型发票识别

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  • 新建分类

    新建分类 使用说明 租户管理员可通过设置分类,将企业应用进行分类管理,也可以在门户首页通过分类进行筛选应用。 操作步骤 租户管理员参考如何登录Astro低代码平台中操作,登录Astro低代码平台。 在左侧导航栏中,选择“业务管理”。 在应用上架页签,单击“设置分类”。 在设置分类页面,单击“新增”。

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  • 文章分类

    文章分类 管理文章的分类,管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”,单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”,完成添加。 单击“添加子分类”,还可添加二级分类,更好管理企业知识内容。 父主题: 公告

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  • 问答分类

    问答分类 管理问答的分类,管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题: 问答

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  • 分类设置

    分类设置 视频点播支持对上传的音视频文件进行分类,方便快速按分类进行音视频搜索。除了在控制台进行分类管理,您还可以通过API实现分类信息管理,具体请参见媒资分类接口。 使用限制 最多支持添加128个分类。 最多支持创建3级子类。 若未设置分类,上传的音视频默认归类在“其它”分类中。

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  • 准备工作

    模型的超参通常可能调整的主要有学习率、batch size、并行切分策略、学习率warm-up、模型参数、FA配置等。用户在进行NPU精度和GPU精度比对前,需要保证两边的配置一致。 表1 超参说明 超参 说明 学习率 影响模型收敛程度,决定了模型在每次更新权重时所采用的步长。学习率过高,模型可

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  • Msprobe精度比对

    Msprobe精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题: 同一模型,从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题,对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值,进行问题定位。 同一模型,进行迭代(模型、框架版本升级或设备硬件升级)时存在的精度下降问题,

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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 指标分类

    指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标,详情请参考表1、表2: 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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  • 资源分类

    资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置,该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景,将企业的知识储备按一定依据(如:业务类型或职能等)划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径:

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  • 场景分类

    场景分类 在场景分类页面自动化运维已定义了服务场景的类型,具体如下: 故障处理 日常巡检 软件部署 云服务场景 通用场景 父主题: 设置

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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

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  • 学习项目

    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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  • 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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  • 硬件要求

    硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展,满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求,推荐硬件: 老师屏:ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置:i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏:ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置:i5八代CPU、8G内存、128G

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  • 部署要求

    货梯箱门处缝隙小于20mm。 货梯必须满足承重不小于2吨。 机房提供货梯数量建议不少于2个。 网络要求 请先了解CloudPond的组网方案和要求,以便快速理解CloudPond对本地的网络要求。 表5 网络要求 分类 要求 与CloudPond对接的网络交换机品牌与型号 请详细记录与CloudPon

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  • SA与HSS服务的区别?

    洞管理、基线检查维度,分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent,使用AI、机器学习深度算法等技术分析主机中风险,并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务,全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台,管理主机Agent上报的安全信息。 表1 SA与HSS主要功能区别

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  • 位置精度(position

    位置精度(position_confidence) 数值 含义 0 不具备或不可用 1 500米 2 200米 3 100米 4 50米 5 20米 6 10米 7 5米 8 2米 9 1米 10 0.5米 11 0.2米 12 0.1米 13 0.05米 14 0.02米 15

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  • 固定精度型

    固定精度型 名称 描述 存储空间 取值范围 字面量 DECIMAL 固定精度的十进制数。精度最高支持到38位,但精度小于18位能保障性能最好。 Decimal有两个输入参数: precision:总位数,默认38 scale:小数部分的位数,默认0 说明: 如果小数位为零,即十进制(38

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  • 推理精度测试

    推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC

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  • 推理精度测试

    模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 步骤一:配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存

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