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    数学错题集促进深度学习课题研究 更多内容
  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 创建纵向联邦学习作业

    种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据作为整个作业的数据,必须选择一个当前代理的数据,另一个数据可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据只含有特征,另一方的数据必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试

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  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据进行特征处理。 在旧版

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 资产市场简介

    nts 等。数据总大小约 13GB。 NGS大数据 NA24385-raw数据为NGS流程测试数据,作为该流程的原始输入。数据总大小约 186.2GB。 NGS小数据 NA12878-small数据为NGS流程测试数据,作为该流程的原始输入。数据总大小约 216MB。

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  • 基本概念

    Package tOward Next GEneration)是由北京大学高毅勤教授课题组与华为团队联合开发的新一代分子动力学模拟程序,具有高性能、模块化等特性,是一个完全自主研发的分子模拟软件库。基于高毅勤教授课题组和华为团队的技术支持,已经实现自由能微扰加速10倍以上。 父主题: 盘古辅助制药平台

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  • 关键概念

    Package tOward Next GEneration)是由北京大学高毅勤教授课题组与华为团队联合开发的新一代分子动力学模拟程序,具有高性能、模块化等特性,是一个完全自主研发的分子模拟软件库。基于高毅勤教授课题组和华为团队的技术支持,已经实现自由能微扰加速10倍以上。测试 父主题: 用户指南(盘古辅助制药)

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  • CoT思维链

    CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 方案概述

    依托智慧教室的建设,为学校构建下一代数字学习环境,促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成,用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求,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

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 功能介绍

    据集中不同类别样本的分布情况,判断样本集的分布平衡性,并可在组织内共享数据。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练,用户可选择网络结构、数据利用云端算力进行自动学习,也可以利用notebook进行算法开发;支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化,提高模型训练效率和精度。

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  • 自动学习简介

    Graph,DAG)的开发,整个DAG的执行就是有序的任务执行模板,依次执行从数据标注、数据版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项

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  • 模型使用指引

    序号 流程环节 说明 1 基于微调数据进行模型微调 创建微调数据 收藏预置微调数据 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景,往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据是模型微调的基础,通过在微调数据上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务

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  • 产品优势

    方间信任成本、提升整体协作效率。 基于 区块链 构建数据可信共享平台,促进多方数据可信流动、打破数据孤岛,发挥数据价值。 基于区块链、TEE(Trusted Execution Environment)技术和联邦学习等技术构建数据不出域的安全计算能力,达到数据可用不可得,充分保障用户数据隐私。

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  • AI基因组研究

    AI基因组研究 父主题: 图解 医疗智能体

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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  • 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Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据: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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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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