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  • 5G消息 Message over 5G

    应用容器改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境 步骤2:准备应用运行环境 步骤2:准备应用运行环境 更多 访问外网 应用容器改造介绍 应用容器改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境 更多 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 高频常见问题

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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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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  • 功能介绍

    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,支持上传至热词表,增加专业词汇的识别准确率。 可定制 针对客户的特定场景需求

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  • 提交排序任务API

    每个算法有其各自的参数列表,包括初始、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。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。

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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • 计费说明

    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学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 方案概述

    通过深度融合的软硬件集成,用一个应用满足教学一体、管理一体的需求,满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统,升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清、听得清。通过多屏互动能力提升学生小组协作、深度学习的能力,帮助老师开展创新教学模式。依靠常态录播能力实现课堂的常态录制、资源库建设

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  • 方案概述

    将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足; 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果: 青软创新集团数字人才培养方案以数字平台为基

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  • 欢迎使用基因容器服务

    提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。 基因容器服务G CS 的使用方式包括可视界面、Rest API、SDK、命令行,您可以选择任意一种或是搭配使用。 本文档提供可视界面使用方法,界面入口为https://console.huaweicloud.com/gcs/。使用流程如下:

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  • 产品概述

    可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视的数据使用流图,提供插件 区块链 对接存储,实现使用过程的可审计、可追溯。 容器部署 容器的多方数据

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  • 云数据迁移 CDM

    步骤2:准备应用运行环境 更多 云 服务器 卡顿 应用容器改造介绍 应用容器改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境 更多 Ping不通 应用容器改造介绍 应用容器改造流程 步骤1:对应用进行分析 更多 访问外网 应用容器改造介绍 应用容器改造流程 步骤1:对应用进行分析 步骤2:准备应用运行环境

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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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  • 正则表达式分隔半结构化文本

    正则表达式分隔半结构文本 在创建表/文件迁移作业时,对简单CSV格式的文件, CDM 可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构文本,由于字段值也包含了分隔符,所以无法使用分隔符进行字段分隔,此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置,要求源连

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  • 正则表达式分隔半结构化文本

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  • 正则表达式分隔半结构化文本

    正则表达式分隔半结构文本 在创建表/文件迁移作业时,对简单CSV格式的文件,CDM可以使用字段分隔符进行字段分隔。但是对于一些复杂的半结构文本,由于字段值也包含了分隔符,所以无法使用分隔符进行字段分隔,此时可以使用正则表达式分隔。 正则表达式参数在源端作业参数中配置,要求源连

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  • 概述

    Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问和调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能业务系统,提升业务效率。 您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如天筹求解器服务包含

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  • 产品优势

    长期占用资源,资源浪费严重,成本高。 弹性扩缩容能力 基于容器Kubernetes,具有极致的弹性伸缩能力。 无。 免运维 运维成本 即开即用,Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固

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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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