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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训练模组 场景描述 训练模组的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/semantickeywordtraining/trainTags，例如域名是service.besclouds.com 请求说明

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视觉服务 开通服务 （可选）购买视觉能力包 创建作业 算法模板配置

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华为是否提供模组/硬件终端/应用软件等？ 华为不提供模组，终端及应用软件，华为提供了芯片供模组厂商集成，同时提供了物联网平台及终端接入物联网平台方案供设备厂商集成。 当前有多家合作伙伴已经和华为物联网平台完成集成认证。 父主题： 方案咨询（联通用户专用）

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华为是否提供模组/硬件终端/应用软件等？ 华为提供了芯片供模组厂商集成，同时提供了物联网平台及终端接入物联网平台方案供设备厂商集成。 当前有多家合作伙伴已经和华为物联网平台完成集成认证，建议您访问华为云市场寻找合适的提供商。 父主题： 方案咨询

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视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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视觉定位 接口列表 视觉定位需要使用的接口如表1所示。 表1 视觉定位接口列表 接口 描述 参数名 参数类型 参数说明 返回值 getToken 向 服务器 请求签名。 - - - Promise<any> setAKSK 验证租户身份信息。 requestParams { AK: string;

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视觉套件 视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。

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视觉定位 功能介绍 视觉定位是根据图像耦合GPS数据确定设备的位置的一项技术。首先通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建地图，以创建这些视觉特征的大规模且可快速搜索的索引。将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，可获得目标设备的位姿。

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模组AT指令参考 AT指令列表 AT+HMVER AT+HMCON AT+HMDIS AT+HMPUB +HMREC +HMSTS AT+HMSUB AT+HMUNS AT+HMPKS

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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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SIM卡：向NB-IoT网络运营商购买。 NB-IoT模组：向模组厂商购买已认证模组。您可以访问华为云市场，购买已认证的模组。 物联网接入协议 CoAP/LWM2M 相关资源 请从模组厂商获取更多信息和支撑。 AT指令集 AT指令用于控制设备。如下AT命令仅供参考，具体命令集请向相应的模组厂商获取。 AT命令 作用

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视觉分析作业 查看作业状态 获取作业结果

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和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无

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硬件介绍 USG6603F-C 本文档中的图形仅供参考，设备外观请以实际发货为准。 USG6603F-C支持硬件Bypass功能。 更详细的硬件介绍请参见《HiSecEngine 天关 硬件指南》。 图1 USG6603F-C外观和辅料 表1 USG6603F-C业务口说明 接口名称

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硬件安装 根据网络规划时的网络设备安装点位设计、设备间互联等信息，完成网络设备的硬件安装、连线、上电等操作，参见表 硬件安装与布线任务一览表。 表1 硬件安装与布线任务一览表 任务 任务说明 参考链接 安装硬件设备 硬件设备安装需要遵循施工规范，常见的硬件施工规范有： 物理设备必须可靠接地。

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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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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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硬件支持 表1 支持的架构 架构 系列 ARM Cortex-M0 Cortex-M0+ Cortex-M3 Cortex-M4 Cortex-M7 Cortex-A7 Cortex-A9 Cortex-A53 ARM64 Cortex-A72 RISC-V RV32 C-SKY

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