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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协同数据管理 空间管理 父主题： 企业管理员指南

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训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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AI视频协同应用构建体验 ISDP+开发中心提供AI视频协同应用的构建体验，用户可以快速进入到AI视频协同应用的开发态，使用AI提供的功能进行零码、低码开发，并打包发布到生产环境。 体验应用是一个AI视频协同应用，应用支持在作业现场将手机作为智能终端，把视频接入ISDP平台，拉起

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产品主数据协同服务 表1 Part管理 功能名称 功能描述 发布区域 创建Part 支持创建单个Part，输入单个部件编码、名称、描述、视图和生命周期模板等信息，属性约束校验通过后，会创建出单个Part。属性包含基础属性、分类属性、IBA属性和二维表属性等。 华北-北京四 更新Part

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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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产品主数据协同服务API 获取文件夹下子文件夹 通过文件夹ID查询文件夹信息 通过对象ID查询权限 查询用户归属群组 查询产品库信息 校验文档名称唯一性 下载文档 查询文档 创建文件夹 对外更新文档接口 异步批量对外创建文档 批量查询全量属性 查询文档详情 查询团队所关联的角色和成员

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协同授权 获取资源属性值 保存或修改资源属性值 获取协同授权列表 批量保存、修改、删除协同授权

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任务协同 任务协同介绍 快速入门 移动端操作指南 父主题： 移动端

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任务协同 前言 快速入门 PC端操作指南 父主题： Windows端

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协同空间 什么是空间拥有者？ 拥有者变更后，原拥有者是否还具有空间权限？ 协同空间有什么使用限制？ 协同空间各角色分别有什么操作权限？ 如何新建多层文件夹目录？ 空间动态记录空间成员的哪些操作？ 父主题： 工业软件SaaS服务中心相关问题

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协同平台 登录协同平台 最近访问 团队协同空间 回收站 父主题： 企业用户指南

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数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应用领域：应用于3D数字人文本和语音驱动场

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协同办公 订阅管理 办公软件接入 父主题： 系统设置

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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法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一

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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J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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希望了解华为人工智能产品使用、管理和维护的人员 培训目标 完成该培训后，您将系统地理解并掌握深度前馈网络、图像处理理论和应用、语音处理理论和应用、 自然语言处理 理论和应用、图像处理应用开发、语音处理应用开发、自然语言处理应用开发。使您具备企业业务领域的人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工

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