集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA GPU进行深度学习时，通常需要安装CUDA和cuDNN。请使用配套关系的基础镜像。 Pod存储空间限制 如果没有挂载EVS等磁盘，应用数据存储在容器的rootfs，每个Pod存储空间限制如下所示： 表4 每个Pod存储空间限制 Pod类型

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大数据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。

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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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0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 网络性能 VPC网络叠加容器网络，性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗

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交换数据空间应用场景 企业上下游业务协同 场景描述 企业与相关的上下游伙伴企业如供应商、研发和服务伙伴之间的业务协同如研发协同，上下游供应链质量追溯等，需要双方交换相关的数据。对数据交换时的传输，需确保使用上的安全，确保数据交换的安全可控，实现企业安全放心的交换数据。 图1 企业上下游业务协同场景

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共享空间中的应用包管理 在使用共享应用前，首先需要确保为云手机 服务器 配置了合适的共享空间，共享空间大小在购买服务器时进行配置；其次，需要将应用的相关文件打包推送到服务器的共享空间中；当某应用不再使用时，可以将共享空间中的应用删除，以便释放共享空间来推送其他应用。 配置共享空间 准备共享应用tar包

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特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。

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资源的安装管理过程。 对于应用发布者而言，可以通过Helm打包应用、管理应用依赖关系、管理应用版本并发布应用到软件仓库。对于使用者而言，使用Helm后不用需要编写复杂的应用部署文件，可以以简单的方式在Kubernetes上查找、安装、升级、回滚、卸载应用程序。 在Standard/Turbo集群中使用模板

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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AI原生应用引擎工作空间介绍 进入AI原生应用引擎 登录AppStage。 在快捷入口选择“AI原生应用引擎”，进入AI原生应用引擎。 工作空间介绍 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“工作空间” ，进入工作空间页面，可获得系统中各资源数据概览及产品的相关快速指引。 工作空间页面分

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应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 更多 访问外网 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 更多 操作系统相关 应用容器化改造介绍 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境 步骤2：准备应用运行环境

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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，根据户型特点进行合理布置 图3 智能布置1 图4 智能布置2 AI空间布置 AI空间算法：AI识别空间大小、动线、风水等维度参数，做到空间合理分区、科学布置； 模型智能布置：学习模型的色系、大小、风格，根据空间算法智能选择适配且搭配美观的模型组合 图5 模型智能布置 核心技术2

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GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象，用于关联VPC及子网，从而使得容器实例能够使用公有云的网络资源。 Namespace与网络的关系 从网络角度看，命名空间对应一个虚拟私有云（VPC）

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改善教学手段与方法，实现线上教学空间和物理教学空间、课堂教学和课堂外教学环节的一体化。 方案架构 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

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GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 Network是云容器实例扩展的一种Kubernetes资源对象，用于关联VPC及子网，从而使得容器实例能够使用公有云的网络资源。 Namespace与网络的关系 从网络角度看，命名空间对应一个虚拟私有云（VPC）

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Online快速开发、发布 WeLink 应用 本实践主要讲述基于CodeArts IDE Online快速开发、发布WeLink应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts

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图像识别以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视

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