开放创新 合作共赢

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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开放能力 智能排班模型BO封装了智能排班的完整的数据模型、业务逻辑，通过开放出来的接口为上层应用提供服务。 智能排班模型BO开发的接口请参见智能排班模型BO接口。 父主题： 定制开发指导（基于智能排班模型BO）

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开放API 开放API流程 创建API分组 绑定 域名 创建API 调试API 创建环境（可选） 发布API

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开放接口 创建We码快捷方式 打开知识列表 电话 定制导航分享 分享 会话 扫码 通讯录 邮件 父主题： we码小程序JSAPI

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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% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台 3%

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开放API 上架API至API中心门户网站 注册API到网关代理

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开放平台 开放平台是面向数字化活动平台客户及合作伙伴，用于统一管理目睹开放能力的对接。客户开通开放平台前，必须提前开通活动平台账号。通过活动平台进入开放平台后，可以进行创建开发者应用，下载对接密钥、设置访问黑白名单等功能。 操作说明 开放平台对接应用包含了一组对接密钥及如果干数字

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API开放 安全性 可用性 可维护性 生命周期管理 父主题： 规范要求

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开放API 创建API分组 创建负载通道（可选） 创建API 调试API 创建发布环境和环境变量（可选） 发布API 绑定域名 配置调用授权（可选） 父主题： 服务集成指导

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数据开放 主要包括路由转发功能。 路由转发 路由转发即配置本地业务数据的接收端，通过云端服务转发至后端服务。具体可参考路由转发。 图1 路由转发 父主题： 物联接入

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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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开放门户 访问验证 登录相应页面，正常显示。业务平台部署成功。 容器创建 下面介绍容器创建页面配置项，未提到的使用默认配置： 图1 创建1 所属服务：新增服务的时候需要注意一定要选择 Tomcat 类型。 图2 创建2 主机名称：按照规划的 服务器 选择用于部署开放门户的服务器即可。

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开放API 创建API分组 创建负载通道（可选） 创建API 调试API 创建发布环境和环境变量（可选） 发布API 绑定域名 配置API授权（可选） 父主题： 服务集成指导（旧版界面）

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开放能力 AI视频协同提供的能力： 视频协同页面 页面左侧为组织树，默认展示当前登录用户的组织。 页面右侧iframe嵌入ISDP+的智能监控页面，url通过AI视频页面参数定义接口获取。 单击组织名称，右侧加载该组织下的设备，调用根据组织查询组织下的设备接口，接口返回设备id，

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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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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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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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为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application Programming Interfa

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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