超分辨率转换

游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而

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知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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制作开机动画压缩包 该设置方法只适用IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro，推荐批量设置时使用 制作方法，与制作开机动画压缩包相同。 父主题： IdeaManager的管理页面设置

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CloudTable HBase集群支持哪些压缩算法？ 当前CloudTable HBase集群支持的压缩算法有LZ4、SNAPPY、ZSTD、BZIP2、LZO和GZ。 父主题： 通用类

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使用Snappy）。 追求压缩比，而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）——建议使用Bzip2或Gzip。 上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优

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HBase：高并发，毫秒级查询响应。 产品优势 丰富场景：兼容HBase、Doris、ClickHouse等多种引擎。 高可靠：架构高可用，内核深度优化，提升系统稳定性。 高性价比：支持冷热分离，不同压缩算法，存储成本低。 简单易用：通过控制台分钟级构建分析集群，提供完善的集群运维管理、监控告警等功能，使您无需关

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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。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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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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模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而

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列举压缩包目录 功能介绍 列举压缩包内文件目录。 URI POST /koodrive/ose/v1/archive/listFile 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Authorization 是 String 该字段存储的是Access

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AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2：自研云渲染技术，实现高画质、交互式的实时渲染效果 云渲染技术 强大AI

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Editor，可以在里面编辑和运行cell。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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使用表压缩 表压缩可以在创建表时开启，压缩表能够使表中的数据以压缩格式存储，意味着占用相对少的内存。 对于I/O读写量大，CPU富足（计算相对小）的场景，选择高压缩比；反之选择低压缩比。建议依据此原则进行不同压缩下的测试和对比，以选择符合自身业务情况的最优压缩比。压缩比通过CO

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、M

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。 媒资图像标签 基于深度学习技术，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。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准

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模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而

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数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链

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了简洁易用的管理控制台，包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。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

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