工艺流程中的所有工序。用户在每一道工序中配置对应的工作站以及每个工作站排产的“排产数量”、“开始生产时间”、预估的“生产时长”。 系统根据配置信息为每个工作站生成对应的生产任务。 用户同样也可使用系统提供的甘特图，调整每一个生产任务的开始结束时间，以方便对整个工厂的多个生产工单进

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作团队的痛点。 制作软件迭代迅速，对硬件算力能力需求与日俱增，本地工作站迭代效率跟不上需求的增长速度； 本地老旧的存储系统已无法支撑更多团队办公协同带来的高带宽高并发的需求； 本地IT资源故障很可能带来项目阻塞级的风险；通过赞奇超高清云工作站可以解决客户内容创作过程对算力需求的过

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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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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、华为昇腾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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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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Atlas 500的系统架构如图1所示，处理器为华为自研海思Hi3559A，通过扩展Atlas 200 AI加速模块（可选），最高可提供16T INT8的算力，详情请参考《华为 Atlas 500技术白皮书》。

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感知实例的硬件故障，可能影响业务可用性时长，且故障需要用户主动联系技术支持处理。 当安装硬件监控插件后，硬件故障风险会以事件的方式主动通知到用户，需要用户及时授权对风险硬件的维修或更换。 监控插件实现硬件的故障风险检查时，仅会采集一些必要的系统指标用作巡检，详情见硬件监控指标采集说明。

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硬件设备合作伙伴 提供与华为云协同的端侧硬件或边缘硬件的合作伙伴。 父主题： 其他

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硬件设备运维监控 设备监控 选择左侧菜单栏“会议室管理 > 运维监控 > 硬终端信息”，企业所有硬件设备信息一目了然。 配置管理 管理员可以通过添加配置文件，统一设置硬件设备的基本配置和IdeaHub配置。 选择左侧菜单栏“会议室管理 > 运维监控 > 配置管理”。 单击“批量配置”，填写配置信息，单击“保存”。

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硬件类商品使用指导 完成服务监管 用户成功购买的硬件类商品支付成功后，需要进入“我的云商店>服务监管”页面查看硬件商品物流状态，并及时确认验收。服务监管详细流程请参考：硬件类商品服务监管。 联系商家 如需联系商家提供服务，可以点击商品名称进入商品详情页获取商家的联系方式。 父主题：

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Config Tools v2.4.6 摄像头固件升级及调试工具 维海德 硬件安装 图1 硬件安装 教师定位高清枪式摄像机（采用7.2mm镜头，水平视场角42°） 安装高度：2.2-2.4M 安装位置：横向居中安装。纵向离黑板墙面的位置用如下公式计算：教师机距黑板墙面距离S=（W/2）/

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在进行云端实验仿真设计时，满足从安装部署、业务操作、运行维护等流程式操作学习，贴切企业实际项目工程，让学生用户通过云端实验操作以及课程学习，真正了解真实的项目案例开发操作。 实现真正的开放式实验室 传统实验室过于依赖基础硬件资源，造成实训平台受多方面因素影响，体验性差，学习效率不高。基于华为云

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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。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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