医疗健康行业解决方案

国务院印发《“健康中国2030”规划纲要》,旨在推进医疗大健康领域现代化改革,解决“看病难、看病贵”的问题,华为云依托自身云网融合、大数据、人工智能等先进的云服务能力,基于华为云高性能、高可靠、高安全的数字化底座,与业内顶级医疗合作伙伴一起,为医疗行业客户提供完善的医疗应用和服务体系

 
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    深度学习算法 改变心脑血管疾病 更多内容
  • 购买算法

    单击右上角“进入商城”,进入好望商城。 输入关键字搜索需要的算法,或者根据算法类型、应用场景等搜索符合要求的算法。 单击想要购买的算法,查看算法详情。 您可以查看“规格说明”,了解算法适配的具体设备型号以及软件版本,请记录此信息,安装算法前需要确保设备型号及软件版本符合此要求。 单击“试用”或“购买”,跳转到购买界面。

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  • 上传算法

    根据需要上传的算法填写商品属性,单击“下一步”。 在“上传算法包”区域中,将本地算法包拖动到该区域。 根据界面提示上传对应的算法包,如选择多个适用平台,则可在两个算法框区域同时上传两个对应的算法包。 根据界面提示,参见图2填写算法详细信息,详细的参数介绍请参见准备算法相关信息。 图2 填写算法详细信息 填写关联商品

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  • 发布算法

    发布算法 发布流程 发布准备 算法发布 父主题: 商品发布

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  • 算法API

    算法API 边缘服务API 云上服务API 公共接口

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  • 部署算法

    "common" } } 响应示例 状态码: 200 部署算法响应体 { "alg_name" : "入侵检测" } 状态码 状态码 描述 200 部署算法响应体 400 请求错误 500 内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题: 算法中心

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  • 绩效算法

    以租户管理员角色登录客户服务云,进入菜单“配置中心>绩效管理>绩效配置”,选择“绩效算法”。 图2 绩效算法界面 点击“新建”,新建绩效算法。 图3 新建绩效算法 绩效算法名称:自定义,不超过100字符。 算法方程式:通过插入变量,构建算法方程式。算法方程式支持输入“+”、“-”、“%”、“*”、“/”、“

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  • TPE算法

    TPE算法 TPE算法全称Tree-structured Parzen Estimator,是一种利用高斯混合模型来学习超参模型的算法。在每次试验中,对于每个超参,TPE为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型l(x),为剩余的超参维护另一个高斯混合模型g(x),选择l(x)

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  • 删除算法

    删除算法 删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面,“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”,在弹出的提示框中单击“确认”,删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery,在“我的资产 > 算法”中,单击我的订阅,对需要删除的算法单击“取消订阅”,在弹出的提示框中单击“确认”即可。

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  • 算法API

    算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题: 内存版

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  • 算法API

    算法API 最短路径(Shortest Path)(1.0.0) 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)(1.0.0) 标签传播(Label Propagation)(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题: 业务面API

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  • 算法管理

    算法管理 训练算法 算法文件说明 父主题: 训练服务

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  • 算法详情

    算法详情 基本详情 单击指定“算法名称”,可以查看算法的基本信息、算法详情、任务配置以及镜像版本。 图1 算法详情 任务配置 当创建任务配置时,如果关联了算法配置,则在算法详情页,会展示此算法关联的批量仿真的任务配置信息,在此模块还可进行以下操作。 图2 任务配置 表1 任务配置相关操作

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  • HASH算法

    当计算路由结果时,计算拆分键值的CRC32值然后对102400取余,根据计算结果落到某个范围进行路由。 算法计算方式 方式一:拆分键非日期类型 表1 拆分键非日期类型 条件 算法 举例 拆分键非日期类型 分库路由结果 = crc32(分库拆分键值) % 102400 分表路由结果 =

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  • 训练算法

    训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化算法 > 选择算法文件 > 上传算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。

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  • 问答模型训练(可选)

    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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  • AI开发基本流程介绍

    AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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  • 功能介绍

    支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口,满足不同业务场景的计算与分析需求;支持JavaScript和Python脚本语言,提供线上开发和线下SDK两种方式,用户可使用自己熟悉的开发环境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    部署形态灵活可选,除云上智能分析外,同步支持算法边缘节点部署,有效降低带宽成本。边缘与云上智能算法版本同步升级、按需收费。 基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片,提供高并发低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。

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  • 创建联邦学习工程

    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(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)

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