图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景，开始标注前，您需要了解： 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。

查看更多 →

配置为3 或者5 时，网络输入数据为YUV 图像，但是NNIE 硬件会根据RGB_order配置项自动转为RGB 或者BGR 图像，此时norm_type 配置方法跟image_type为1 时一致。 0：不做任何预处理 1：mean file，减图像均值 2：channel mean_value，减通道均值

查看更多 →

提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义多个图像板式，快速适配新板式，快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 工作流流程 在“ ModelArts Pro > 文字识别 套件”控制台选择“多模板分类工作流”

查看更多 →

的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、华为昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和

查看更多 →

CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

查看更多 →

确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

查看更多 →

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

查看更多 →

ts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等AI应用场景，可以根据已有的数据使用该节点进行模型的训练。 父主题： 作业类型节点

查看更多 →

支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。 支持热词 针对专业词汇，支

查看更多 →

支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

查看更多 →

集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

查看更多 →

单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>定义预处理”页面。 步骤4：定义预处理 在“应用开发>定义预处理”页面，单击“选择预处理逻辑”的自动旋转，快速处理图片的方向。 也可以按左上角操作指标手动调整图片。详情请见定义预处理。 图6 定义预处理 单击右下角的“下一步”。 进入“应用开发>框选参照字段”页面。

查看更多 →

技术原理 下图展示在 app 中集成视频通话的基本工作流程： 图2-1技术原理

查看更多 →

技术模型 技术模型定义系统采用的关键技术部件和技术栈，包括整体框架技术，公共机制，基础设施，公共服务/组件，以及各逻辑功能元素的技术方案等。 元素介绍 元素名 图标 含义 Module （IEEE 610.12-1990）系统中一个逻辑上可分离的部分。系统设十中模块特指系统设计阶

查看更多 →

技术架构 创建技术架构 复制技术架构 创建技术适配器 父主题： 信息架构

查看更多 →

、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

查看更多 →

技术原理 应用安全的原理如图1所示。 图1 应用安全原理图 父主题： 应用安全介绍

查看更多 →

技术模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为技术元素）。 在技术模型图上创建出来的技术元素； 引用到技术模型中的技术元素（包含关联空间中的引用的技术元素）； 如何检查 查询基于模型图（只有技术模型图内的技术元素参与构树）并展示不匹配元素构出的技术模型架构树，找出所有技术元素中不在架构树中的技术元素。 正确示例

查看更多 →

技术原理 多租户管理页面概述 相关模型 资源概述 动态资源 存储资源 父主题： 多租户介绍

查看更多 →

技术架构 功能背景 主备模式的数据库系统在进行主备倒换、小版本升级和规格变更时，可能会中断用户会话，用户的应用程序需要感知会话变化并提供复杂的应对措施。 判断数据库连接是否中断。 判断事务是否中断。 如何进行事务补偿。 如何重建数据库会话上下文。 应用无损透明（ALT），在数据库

查看更多 →

图像显示 OSD配置 图像套餐 图像计划 父主题： 配置指导

查看更多 →