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    深度增强学习+应用 更多内容
  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景: 电商评论筛查 审核电商网站产品评论,智能识别有色情、灌水等违规评论,保证良好用户体验。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 什么是医疗智能体

    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,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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  • 磁盘增强型

    磁盘增强型 磁盘增强型实例类型总览 磁盘增强 弹性云服务器 自带高存储带宽和IOPS的本地盘,具有高存储IOPS以及读写带宽的优势。同时,本地盘的价格更加低廉,在海量数据存储场景下,具备更高的性价比。磁盘增强型弹性 云服务器 具备如下特点: 本地磁盘提供更高顺序读写性能和更低时延,提升文件读写性能。

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  • Hive开源增强特性

    Hive开源增强特性:支持数据库授权 Hive开源社区版本只支持数据库的拥有者在数据库中创建表。 MRS Hive支持授予用户在数据库中创建表“CREATE”和查询表“SELECT”权限。当授予用户在数据库中查询的权限之后,系统会自动关联数据库中所有表的查询权限。 Hive开源增强特性:支持列授权

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  • Hue开源增强特性

    Hue开源增强特性 Hue开源增强特性 存储策略定义。HDFS文件存储在多种等级的存储介质中,有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略,或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间,自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件,以便充分利用存储的性能和容量。

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  • 常用概念

    转码的一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件,以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。

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  • 删除增强高速网卡

    删除增强高速网卡 操作场景 如果不再需要增强高速网卡,请参考此章节进行删除。 约束与限制 裸金属服务器 必须为“运行中”或“关机”状态。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“计算 > 裸金属 服务器 ”。 进入裸金属服务器页面。 单击待删除网卡的裸金属服务器的名称。 系统跳转至该裸金属服务器的详情页面。

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  • HDFS开源增强特性

    图5 未增强前属性设置 在自研增强版本的HDFS中,对该配置项进行了增强,增加了-1的值选项。当配置成-1的时候,所有DataNode节点只要还有一个数据存放卷,DataNode就能继续提供服务。 所以对于上面提到的例子,该属性的配置将统一成-1,如图6所示。 图6 增强后属性配置

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  • Spark开源增强特性

    join、aggregate over union all等。为应对不同应用场景的特殊需求,对所有下推模块设计开关功能,用户可以自行配置是否应用上述查询下推的增强。 表1 跨源查询增加特性对比 模块 增强增强后 aggregate 不支持aggregate下推 支持的聚合函数为:sum

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  • Storm开源增强特性

    Storm开源增强特性 CQL CQL(Continuous Query Language),持续查询语言,是一种用于实时数据流上的查询语言,它是一种SQL-like的语言,相对于SQL,CQL中增加了(时序)窗口的概念,将待处理的数据保存在内存中,进行快速的内存计算,CQL的输

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  • Flink滑动窗口增强

    Flink滑动窗口增强 本节主要介绍Flink滑动窗口以及滑动窗口的优化方式。 Flink窗口的详细内容请参见官网:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators/windows

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  • 目标集群资源规划

    P系列适合于深度学习,科学计算,CAE等;G系列适合于3D动画渲染,CAD等。仅支持1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计算型:实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例,可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景,例如科学计算。 通用计算增强型:该类型实例

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 什么是OptVerse

    AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户

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  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准, 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务,开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台,充分利用Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。 Kubernetes存在的问题

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  • 启动智能任务

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:

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  • 功能介绍

    管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境,可部署为云端在线推理和批量推理,也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力,通过“

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  • 增强高速网络

    增强高速网络 增强高速网络概述 添加增强高速网卡 删除增强高速网卡 配置增强高速网卡(SUSE Linux Enterprise Server 12系列) 配置增强高速网卡(SUSE Linux Enterprise Server 11系列) 配置增强高速网卡(RedHat系列,CentOS系列,Oracle

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