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    深度学习医学图像投稿建议 更多内容
  • 最新动态

    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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  • 使用建议

    使用建议 APP目前仅支持安卓应用,IOS暂时先不支持 Web端优先推荐使用Chrome浏览器 父主题: 产品概述

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 建议反馈

    阅读并勾选协议后,单击“同意并进入”。 首次提交建议,需阅读并签署协议后方可进行建议反馈。 在提建议页面选择建议类型填写您的建议信息并勾选协议,单击“提交建议”。 系统提示提交成功。 其他操作 查看建议反馈 在顶部导航栏中选择“支持 > 建议反馈”,在建议与反馈页面,单击标题可以查看反馈详情。

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  • 使用建议

    使用建议 D CS 安全使用建议 DCS使用建议 发现和处理Redis大Key热Key

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  • 目标集群资源规划

    AI加速型:AI加速型节点实例,搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器,实现快速高效地处理推理和图像识别等工作,适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景。 通用型(节点规格为4U8G) 系统盘类型 高IO:后端存储介质为SAS类型。 超高IO:后端存储介质为SSD类型。

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  • 图像识别

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别(Image Recognition),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。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 智能文档解析

    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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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务(如大型数据库、大

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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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  • 创建智能标注作业

    据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 在标注作业列表中,选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业,单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中,选择智能标注类型,可选“主动学习”或者“预标注”,详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 最新动态

    给定源实例中多个图片路径,到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 教室网络建议

    教室网络建议 1. 教室所有大屏优先使用有线网络,大屏与大屏之间需在同一网络才可以使用同屏功能和互动功能; 2. 教室所有大屏网络和用户PC/手机网络(包括有线或无线AP)等接到同一网络下,手机和PC端 WeLink 方可使用无线投屏功能; 3. 视频会议网络建议,参考链接:https://support

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  • 建议PR/工单

    建议PR/工单 路径:OSP>订单排产与承诺>建议PR/工单 供需匹配完成后,系统根据需求和库存的情况, 自动输出建议PR/工单,作为WOP和其他系统的需求数据输入源。 图1 建议PR/工单 父主题: OSP功能

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  • 业务优化建议

    您登录客户服务云,进入“IVR分析>业务优化建议”菜单界面。 图2 业务优化建议界面 您选择机器人、流程版本、查询时间,按回车键后进行查询。 您在左侧输入框输入节点名称,可搜索对应节点。 您如果选择“语音播报顺序优化”页签,可查看语音播报按键使用统计,在最右侧“建议语音播报顺序”提供参考建议。 您如果选择“

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