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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统一门户，为区域教育的智能治理、智慧教学、个性学习、智慧评价进行赋能。 通过大数据、AI、物联网、 区块链 等技术的深度融合，构建支撑区域教育数字化转型发展的数字化底座，支撑教育的学校管理、人事管理、教育教学、教育考试、教育督导、教育教研、学生学习、发展评价等各项教育业务的数字化转型

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详细文档 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Classroom 01 了解 促进教师和学生通过Classroom进行实时互动，极大提升了教学体验。 产品介绍 什么是Classroom 功能列表 03 使用 学习如何在Classroom中开始您的实际工作。 购买教学内容 购买课程 购买习题库

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教学课堂 新建课堂 章节管理 添加资料 添加作业 下发作业 添加直播 添加实验 下发实验 批改成绩 公布成绩 公布答案 在线邀请同学加入 复制课堂 归档课程 课堂数据导出 权限设置

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教学市场 购买课程 购买习题库 购买沙箱实验 购买实验节点

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查看具体内容。 进入到具体的章节之后，可以在资料模块完成知识的学习，在作业模块完成学习知识的自我检查。 单击左侧导航栏可以切换不同的学习内容。 预览 按钮，可以打开或关闭资料的全局预览。 全屏 按钮，可以最大化实现资料预览。 学习返回。 方案一：通过Classroom的导航链接进行返回（推荐此种方案）。

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教学应用部署 创建数据库用户 教务域需要创建2个数据库用户，分别如下 表1 创建数据库用户 序号 数据库用户 表空间 临时表空间 用途 备注 1 usr_jwbiz USR_JWBIZ_D USR_JWBIZ_TEMP 教务组件库 教务运行数据 2 USR_JWAPP USR_JWAPP_D

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提供基础功能。 在混合式教学中，教师可以灵活设计课前-课中-课后的各个教学环节，学生按照教学设计参与学习活动。支持Web浏览器和微信小程序多端互动教学，提升学习体验。针对不同类型的学生或班级，可以通过分层教学模式，设置不同的教学内容和作业，满足个性化教学需求。系统通过数据看板，还

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信息通信技术推动传统教学与育人模式的变革。通过对传统教室空间的数字化改造，建设新型智慧教室与智慧学习空间，帮助院校构建下一代的融合式教学环境，从以教师为中心的教学模式向以学生为中心的学习模式转变，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间等教育教学全环节、全要素的有机融合。

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行高校实践教学改革 教研融入教学：借助拟教研平台工具进行高质量的教研活动一站式生成可匹配不同教学层次、不同定位的高校的教学资源，覆盖理实一体课、课程设计、综合实践、专业实习、毕业实习全实践教学场景。 专业建设和课程改革：通过实践教学平台进行不同方式的学习模式，为各院校补充更加贴合

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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：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 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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带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学 实训指导文件——掌握实训实施过程，提高实践教学能力

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在线邀请学生加入 Classroom教学平台具备在线邀请同学加入和审核的功能，教师可以在课堂详情中，分析二维码邀请学生加入到课程。 学生 加入教学课堂 学生通过老师或好友分享的二维码或链接加入到课程学习中。 学生 查看教学课堂 学生进行课程学习时，可以完成对应课程下的作业、实验、完成情况。

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加入教学课堂 操作步骤 打开老师/好友提供的二维码或课堂链接。 课堂链接地址参考：https://classroom.devcloud.huaweicloud.com/joinclass/***** 如之前从未登录过Classroom，则需要登录。 单击“加入课堂”。 表示部分课

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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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