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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地区名称缩写 表1 地区名称缩写 地区 英文缩写 其他 OT 北京 BJ 天津 TJ 重庆 CQ 上海 SH 广东 GD 海南 HI 广西 GX 云南 YN 山西 SX 河北 HE 内蒙古 NM 宁夏 NX 辽宁 LN 吉林 JL 黑龙江 HL 江苏 JS 浙江 ZJ 江西 JX

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查询资产集合的缩写 根据集合标识查询集合缩写。 调用方法 public String symbol(String collectionIndex) throws Exception 参数说明 参数 类型 说明 collectionIndex String 必填参数，集合唯一标识符，不能重复。

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地区名称缩写 表1 地区名称缩写 地区 英文缩写 其他 OT 北京 BJ 天津 TJ 重庆 CQ 上海 SH 广东 GD 海南 HI 广西 GX 云南 YN 山西 SX 河北 HE 内蒙古 NM 宁夏 NX 辽宁 LN 吉林 JL 黑龙江 HL 江苏 JS 浙江 ZJ 江西 JX

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国家名称缩写 表1 国家名称缩写 国家 英文缩写 阿富汗 AF 奥兰群岛 AX 阿尔巴尼亚 AL 阿尔及利亚 DZ 美属萨摩亚 AS 安道尔 AD 安哥拉 AO 安圭拉 AI 安提瓜和巴布达 AG 阿根廷 AR 亚美尼亚 AM 阿鲁巴 AW 澳大利亚 AU 奥地利 AT 阿塞拜疆

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华为云MetaStudio数字人照片建模算法 备案编号 网信算备520111252474601230033号 算法基本原理 数字人照片建模算法是指使用深度学习算法将已授权的人像照片信息转换为数字人3D模型的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：有授权的人像照片。 算法原理：使用深度学习算法，将人像照片转换为数字人3D模型。

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英文励志语录 英文励志语录。 连接参数 英文励志语录连接器使用自定义认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 英文励志语录 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description showapi_appid

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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。

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查询资产集合的缩写 根据集合标识查询集合缩写。 调用方法 Symbol(collectionIndex string)(string, error) 参数说明 参数 类型 说明 collectionIndex String 必填参数，集合唯一标识符，不能重复。 以字母开头，支持字母、数字。

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准备IVS3800算法 IVS3800支持算法插件、算法容器API和算法虚机API三种算法包，本节介绍三种算法包的命名规范。 算法插件命名规范 插件包命名规范：CPlugin_服务名称_厂家_地域标识_硬件形态_Version.zip 表1 插件包参数说明 参数 说明 服务名称 使用解析算法插件plugin_info

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对业务场景为简单场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器

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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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集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。

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智能断句 通过提取上下文相关语义特征，并结合语音特征，智能划分断句及添加标点符号，提升输出文本的可阅读性。 中英文混合识别 支持在中文句子识别中夹带英文字母、数字等，从而实现中、英文以及数字的混合识别。 即时输出识别结果 连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。

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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和 对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，

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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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预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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