我的课堂 账号获取 加入教学课堂 查看教学课堂 完成作业 完成实验 查看成绩和答案 加入直播课 父主题： 学习空间

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验环境，提升教学质量，增强学员的实际操作能力。 企业内部需要进行技术培训或技能提升的团队，可以借助造风者平台的丰富实验资源和远程真机功能，为员工提供实践的学习体验。 需要开展远程教育和在线实践教学的高校和职业院校，可以利用造风者平台快速搭建实验环境，实现线上线下教学的无缝对接。 方案架构

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OM等主流工业软件工具； 便捷实验报告管理：实时记录实验过程，实验数据可一键生成完整报告提交，提高教学效率； 可视化的学习中心：提供教学过程管理功能，可视的学习数据，客观评价用户学习状态。 父主题： 方案概述

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在线邀请学生加入 Classroom教学平台具备在线邀请同学加入和审核的功能，教师可以在课堂详情中，分析二维码邀请学生加入到课程。 学生 加入教学课堂 学生通过老师或好友分享的二维码或链接加入到课程学习中。 学生 查看教学课堂 学生进行课程学习时，可以完成对应课程下的作业、实验、完成情况。

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，使图像识别结果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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，即可自动对音频内容进行审核。 降本增效 按需付费，用户只需要花费少量成本，即可代替人工审核，极大地降低了人力成本。 准确率高 基于改进的深度学习算法，在复杂语音环境中也能有高准确率。 约束和限制 部署该解决方案之前，您需 注册华为账号 并开通华为云，完成实名认证，且账号不能处于欠费

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华为云会议用户体验改进计划 华为云会议由 华为云计算 技术有限公司（以下简称“华为云”或“我们”）运营并向您提供服务或产品，我们的用户体验改进计划将包含以下行为： 电话售前售后服务特权 华为及其授权服务商电话一对一服务 线下服务 基于线下场景的一对一服务，包含但不局限于：上门部署服务

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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

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专职的人员配备（例如：业务、需求、研发、测试等） 试点项目也将成为客户敏捷试点优选项目，建立端到端的敏捷开发和运作流程。 敏捷改进小组的建立 用敏捷的方式管理敏捷转型，改进工作本身就是一个敏捷项目，需要团队协作及适应性地去制定改进目标、计划和实施方案。 敏捷改进小组为敏捷转型项目的特性团队，包含领导层与各个

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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成员管理 单击左侧“成员管理>学生管理”，进入学生管理界面后，可对教学班进行添加、修改和删除操作。 图1 学生管理 图2 添加班级 图3 删除班级 教学班中可添加需参与学习的学⽣，添加学⽣：通过专业、班级选择，将学⽣批量添加⾄课程， 图4 添加学⽣ 或通过分享班级码，学⽣⾃⾏加⼊课程。

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统一门户，为区域教育的智能治理、智慧教学、个性学习、智慧评价进行赋能。 通过大数据、AI、物联网、 区块链 等技术的深度融合，构建支撑区域教育数字化转型发展的数字化底座，支撑教育的学校管理、人事管理、教育教学、教育考试、教育督导、教育教研、学生学习、发展评价等各项教育业务的数字化转型

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相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索 服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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项目 项目用于将资源（计算资源、存储资源和网络资源等）进行分组和隔离。项目可以是一个部门或者一个项目组。 一个账户中可以创建多个项目。 对于云解析服务，公网 域名 属于Global级别的资源，而内网域名和反向解析属于区域级别的资源。因此，系统会基于项目实现内网域名、反向解析资源的隔离

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创建项目 在IAM控制台的左侧导航窗格中，选择“项目”页签，单击“创建项目”。 图2 创建项目 在“所属区域”下拉列表中选择需要创建子项目的区域。 输入“项目名称”。 项目名称的格式为：区域默认项目名称_子项目名称，区域默认项目名称不允许修改。 项目名称可以由字母、数字、下划线（_

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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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持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能，不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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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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