model_name String 模型名称。 model_usage Integer 模型用途。 1代表图像分类 2代表检测物体的类别和位置 3代表图像语义分割 4代表 自然语言处理 5图嵌入 model_precision String 模型精度描述。 model_size Long

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图片：对图像类数据进行处理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四种图像格式，支持用户进行图像分类、物体检测、图像分割类型的标注。 音频：对音频类数据进行处理，支持.wav格式，支持用户进行声音分类、语音内容、语音分割三种类型的标注。 文本：对文本类数据进行处理，支持.txt、.csv格式，支持用户

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Manifest文件导入 备注 图像分类 支持 支持 - 物体检测 支持 支持 - 图像分割 支持 支持 - 文本分类 支持 支持 - 命名实体 不支持 支持 - 文本三元组 不支持 支持 - 声音分类 支持 支持 - 语音内容 不支持 支持 - 语音分割 不支持 支持 - 表格数据集 支持 不支持

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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什么是商标分割？ 商标分割指商标局对您递交的商标注册申请进行了部分驳回并核发《商标部分驳回通知书》，如您未对部分驳回项发起商标驳回复审申请，30天左右后，商标局会自动将您的商标注册申请进行分割，部分情况下可能会延迟，具体以商标局实际进行分割的时间为准。审查通过部分将进行商标初步审查公告，审查不通过部分将进行驳回。

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图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“数据

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图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“数据

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图片标注 图像分类 物体检测 图像分割 父主题： 人工标注

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预置物体检测模式 输入 系统预置物体检测输入输出模式，适用于物体检测的模型，使用该模式的模型被标识为物体检测模型。预测请求路径“/”，请求协议为“HTTP”，请求方法为“POST”，调用方需采用“multipart/form-data”内容类型，以“key”为“images”，“

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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。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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task_type 是 Integer 标注任务的类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 description

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准备IVS1800算法 算法文件命名规范（基于Hi3559A） 命名规范：服务商名称_目标物体_H-版本号-32/64位算法标识符.xxx.rpm 举例：如fws_helmet_H-V1.0.0-1.xxx.rpm 服务商名称：建议使用服务商名称简写。 目标物体：建议使用目标物体的英文单词

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面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1

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请问华为HiLens可以支持三维物体识别吗？ HiLens Kit自带摄像头没有深度信息。如果是用2D图片做三维物体识别，华为HiLens支持识别。 父主题： 其他问题

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max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 最大分箱数，默认为32 min_instances_per_node - 节点分割时，要求子节点必须包含的最少实例数，默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益，默认为0.0 subsampling_rate

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应

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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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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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模型训练 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运

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