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高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习风控场景 更多内容
  • 风控引擎

    图80 风险案件库 系统管理-产品管理 接入全景式业务系统的前提是需要先创建产品, 系统会分配 appId和appSecret. 这两个参数标识一个应用, 也贯穿整个体系, 包括事件, 字段, 指标, 策略等, 就算是调用任何一个接口都需要对appId和appSecret进行鉴权。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • OPS05-02 进行变更风控

    变更失败可能导致的业务受损风险。 设计建议 变更衡量指标:变更衡量指标为变更导致事件密度和变更引入重大事件数。 变更导致事件密度定义:每月变更导致对客户造成影响的事件数与总变更数的比值。 计算公式:变更导致事件密度=变更导致对客户造成影响的事件数/总变更数。 变更引入重大

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 场景描述

    场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或减少风险事件发生时造成的损失,对于企业具有重要意义。现阶段,企业级的单方体系已逐步建立,在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能。然而,单方数据面临存在数据不全面、不及时的问

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  • 应用场景

    应用场景 GES服务适用于互联网应用、 知识图谱 应用、社交网络、金融应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代,面对庞大的社交关系,媒体传播网络,GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯

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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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  • 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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  • 方案概述

    基于顶象能力搭建全行级的反欺诈中台,服务于客户全部业务线,能够结合具体业务需求配置针对金融业务领域的策略。 客户价值: 全面实现全渠道、跨产品、各种关联方式的欺诈风险的实时防。为行方构建了有效的全行级反欺诈体系,获得亚洲银行家大奖。 电商公司反营销作弊智能系统 业务痛点:

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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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  • 方案概述

    装修系统:依据学校和学科特色,设计视觉观感,灵活组合的可移动桌椅等。 应用场景 智慧教室的建设可为高职教院校提供线上教学虚拟空间及线下物理教学空间的一体化教学环境建设,具体包含常态化录播系统、多屏互动系统、远程互动系统、智慧课堂系统、物联管系统、智慧教学数据分析系统、智慧物联管系统、融合式教学教学支持平台、智慧显

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  • 最新动态

    2020年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 HiLens Framework上线固件版本1.1.0 固件版本1.1.0支持自带麦克音频接入、设备一键健康检查功能和业务告警通知。 固件版本1.1.0优化了下载技能的速度,视频解码速度和多路模型推理速度,增强Agent稳定性。

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  • 算法备案公示

    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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  • 方案概述

    问题”的挑战,通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测,实时定位污染热点区域,自动研判疑似污染源,智能化推送污染事件并进行自主闭环学习。提高环保督查执法效率,为政府精细化管企业提供决策支撑,避免治理“一刀切”,实现城市绿色运转和碳

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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