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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据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

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、表格识别与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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卫星影像 概述 影像数据 矢量数据 生产资料 卫星影像生产任务 统计用量

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倾斜影像 导入倾斜影像 管理倾斜影像 父主题： 实景三维

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影像数据 导入卫星影像 管理卫星影像 父主题： 卫星影像

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卫星影像 影像列表 上传影像 管理下载任务

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上传影像 创建上传任务 管理上传任务 父主题： 卫星影像

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上传影像 创建上传任务 管理上传任务 父主题： 实景三维

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医疗健康 区块链 服务为医疗健康构建由各医疗机构、第三方机构和监管部门作为参与方组成的协作联盟，通过不可篡改、隐私保护的电子病历打通医疗信息孤岛，帮助医患双方提高信任，让患者拥有全面的健康和医疗信息，为远程医疗和转诊医疗提供基础。 行业现状及痛点 数据不安全 医疗健康数据大多存储在

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影像相关 影像导入有哪几种方式

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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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缩略、添加水印、转封装、文字审核、 图像审核 、人脸识别等 文档 解压、预览等 基因 文件个数统计、模糊搜索、压缩、容量监控通知等 医疗 数据从存储网关到OBS、AI分析、影像筛查等 监控 视频截帧、图片压缩、图片转存、车牌识别、人脸识别、RTMP直存OBS等

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obstest-ea7e：OBS桶名 path：影像文件所在的文件夹路径 影像名称 必填项。 系统根据您导入的影像自动识别名称，不支持手动修改。 影像别名 必填项。 根据界面提示输入影像别名。 影像别名不可重复。 影像描述 选填项。 根据界面提示输入导入影像文件的描述。 批量添加：单击页面右上

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数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新，两周内气象预测准确率超85%，两天内气象预测准确率超95%（5*5km）

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管理卫星影像 管理卫星影像支持以下操作： 查询卫星影像 查看卫星影像元数据 下载卫星影像 预览成果影像 迁移卫星影像 查看成果数据/原始数据列表 删除卫星影像 前提条件 已导入卫星影像。 查询卫星影像 您可根据实际需求查询符合过滤条件的卫星影像，卫星影像包括原始影像和成果影像。 登录KooMap管理控制台。

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path：影像文件所在的文件夹路径 影像名称 必填项。 系统根据您导入的影像自动识别名称（只支持英文），不支持手动修改。 影像别名 必填项。 根据界面提示输入影像别名，长度为1~100个字符。 影像别名不可重复。 影像描述 选填项。 根据界面提示输入导入影像文件的描述，长度为0~255个字符。

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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、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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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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