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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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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主要概念 RDMA RoCE 父主题： 附录

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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主要功能 消息中心主要包括站内消息、消息接收配置、语音接收配置和接收人管理四个功能。 站内消息：支持按消息类别和消息类型，筛选查看站内信。 消息接收配置：用户能够根据自身的需求，配置各个类型消息的接收方式（邮箱、短信、站内信、企业微信、钉钉、飞书）和接收人。 语音接收配置：针对部

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主要事件说明 事件编排器说明 如何通过JS代码，实现页面与后台接口间的交互 页面级常见操作 控制组件是否可见可用可编辑 BPM相关预置事件说明 父主题： 标准页面

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等。 屏幕共享 主要功能包括是否开始/停止订阅辅流、设置辅流渲染模式/角度等。 音效文件播放管理 主要功能包括开始/停止/暂停/恢复播放音频或音效文件、音频/音效音量相关设置。 检测功能 主要功能包括启动/关闭入会前网络检测。 自定义音频采集和渲染 主要功能包括是否开启音频自采集、推送外部音频数据。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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主要系统角色说明 智能安监内置如下角色，其主要功能用图见下表 表1 智能安监角色说明 角色编码 角色名称 角色说明 SafetyHelmet 智能设备角色 端侧直播、操作 DeviceManager 智能设备管理员角色 设备后台维护、查看直播分享 DeviceMobile 智能安监手机APP用户角色

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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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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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 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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KooCLI系统参数包括哪些？ 系统参数 KooCLI系统参数是指其内置参数，各系统参数的描述信息及其使用方式如下表所示： 表1 KooCLI新系统参数 参数 参数描述 使用方式 help 打印帮助信息 命令中直接使用 debug 打印调试信息 命令中直接使用 dryrun 执行校验后打印请求报文

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主要功能简介 资产建模主要有2部分功能：模型管理、资产管理。 模型管理 在资产模型管理页，您可以对资产模型进行创建、修改、删除、查询等操作。 图1 模型管理 资产管理 在资产管理页，您可以对资产进行创建、修改、删除、查询等操作。 图2 资产管理 资产管理有工作台和监控两个工具，工

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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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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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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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服务功能区别 SA通过采集全网安全数据（包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从

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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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