题目相似度 深度学习 更多内容
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    给定源实例中多个图片路径,到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索 服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核-视频 内容审核 -视频有以下应用场景: 视频平台/社区:精准识别平台上的违规视频内容,帮助平台规避内容风险: 360全方位检测:提供多模

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  • 学习任务

    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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  • 学习目标

    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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  • 配置知识融合

    知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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  • 配置知识融合时,如何选择融合标识符和配置属性

    知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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  • 应用场景

    。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等,实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似或者好友关系等,进行用户分群,实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、

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  • 查询配体相似性图计算任务

    success Boolean 相似计算是否成功。 similarity Float 配体对之间的相似。 最小值:0 最大值:1 reason String 相似计算失败的理由。 最小长度:1 最大长度:512 请求示例 无 响应示例 状态码: 200 查询配体相似性图计算任务成功响应。

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  • 执行作业

    括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业

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  • 什么是知识融合

    知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似函数,并判断数据之间的属性相似。 融合知识 对属性相似均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似函数和相似

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  • 标签传播算法(label

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似,节点的标签按相似传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似越大,标签越容易传播。

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  • 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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  • 文本

    文本 TF-IDF 文本词向量 词频统计 文章相似 字符串相似 字符串相似topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题: 模型工程

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  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 自动学习

    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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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 什么是图像搜索

    什么是图像搜索 图像搜索( Image Search ,又称为多媒体搜索)基于深度学习与图像识别技术,是一套开箱即用的场景化搜索服务,支持图像等数据的管理和搜索,提供多种通用预置场景的搜索能力,并支持低成本、高敏捷的定制化服务,为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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  • 应用场景

    RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。 场景优势: 支持基于经纬度的向量召回,根据地理位置召回高匹配的附近房源。 特征标签网状匹配。 通过卡证识别,快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入,实名认证。

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  • 分子搜索

    输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法:可以选择ECFP4 Tanimoto相似或者骨架搜索。ECFP4 Tanimoto相似是通过ECFP4指纹计算Tanimoto相似来搜索相似比较高的小分子。骨架搜索是通过设置分子骨架搜索具有相同骨架的分子。 选择数据库:最多可选择10个数据库。

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  • 应用场景

    应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似,可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型,挖掘突发事件

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