与image二选一 File 图片文件。 scale 否 Integer 放大倍数，默认为3，取值范围：3或4。 model 否 String 图像超分辨率重建采用的算法模式，支持ESPCN和SRCNN，默认ESPCN。 取值为： “ESPCN”：Efficient Sub-Pixel Convolutional

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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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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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转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，

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.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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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做到分钟级快速发放。 优秀的超算生态： 拥有完善的超算生态环境，用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型 云服务器 主要用于计算加速场景，例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 按应用场景划分，技能可应用于：智能园区、智慧家庭、智能车载、智能商超和其他等场景。 按不

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政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。 医疗：化验单、报告单、药品说明书等。 物流海关：货运单、配送单等。 其他：成绩单、商超小票、支付凭证、账单等。 优势 简单智能 无需训练直接调用，自动输出结构化信息，简单高效。 多版式 不受版式数量影响，支持多版式卡证、票据，适用场景广泛。 多功能

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无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序，来控制装置操纵不载人可搭载不同传感器的飞行器。 地面分辨率（Ground Resolution，GSD） 地面分辨率是衡量遥感图像（或影像）能有差别地区分开两个相邻地物的最小距离的能力。超过分辨率的限度，相邻两物体在图像（影像）上即表现为一个单一的目标。通常用单位长度内所能分

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可搭载不同传感器的飞行器。 地面分辨率（Ground Resolution，GSD） 地面分辨率（Ground Resolution，GSD）是衡量遥感图像（或影像）能有差别地区分开两个相邻地物的最小距离的能力。超过分辨率的限度，相邻两物体在图像（影像）上即表现为一个单一的目标。

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设置重建 可设置重建模型的坐标系、重建兴趣范围、瓦片划分规则、重建内存预估等设置。 操作步骤 进入基于当前选中区块（Block）的重建页面，进行重建设置。具体重建设置请参见表1。 图1 重建设置 表1 重建功能页面说明 参数名称 说明 坐标系 空间范围、瓦片划分坐标值对应的空间参考信息。

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重建桌面 功能介绍 批量重建桌面系统盘。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/desktops/rebuild

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重建索引 系统支持索引类管理，用户选择对应模型架构后，对索引类进行添加、删除操作，此时需单击“重建索引”，使得索引类的修改生效。 重建索引 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“使用旧版”，然后选择“模型地图”。

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在左侧导航栏单击“回收站”，进入“回收站”页面。 在“回收站”页面，在实例列表中找到需要恢复的目标实例，单击操作列的“重建”。 图1 重建实例 在“重建新实例”页面，选填配置后，提交重建任务。具体可参考恢复备份到新实例。 父主题： 回收站

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重建实例 对于已删除1~7天内的实例可以通过回收站中重建实例功能来恢复。本文介绍如何恢复已删除的实例。 使用须知 只能重建主备实例或者单机实例。 在回收站保留期限内的主实例可以通过重建实例恢复数据。 实例删除后会执行一次全量备份，全量备份完成才能通过重建实例恢复数据。 资源到期未

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重建索引 系统支持索引配置，用于数据地图中模型的快速搜索和对搜索结果的二次过滤。用户在信息架构中，对索引路径进行添加、修改、删除等操作，此时需要在模型地图中单击“重建索引”，使得索引配置生效。 前提条件 已在信息架构管理索引中对索引路径进行添加、修改、删除等操作。 重建索引 在开

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使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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