AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    学例案与深度学习 更多内容
  • 产品优势

    。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 传统自建Hadoop集群相比,Serverless架构的DLI还具有以下优势: 表1 Serverless DLI传统自建Hadoop集群对比的优势

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  • JupyterLab开发平台

    JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题: 特征工程

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  • 方案概述

    需要结合新工科理念改造升级传统软件工程专业; 将新兴技术融入人才培养专业建设过程中; 产业项目实训案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立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

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  • 产品优势

    面向企业和高校针对人才竞争、识别评估提供竞赛服务解决方案。 开放华为竞赛平台办赛能力,为各企业、机构、高校等提供赛前、赛中、赛后的咨询、办赛、运营等能力,赋能每一次赛事。 提供分层核心办赛能力、在线评判多类赛道比拼,助力推广高校品牌影响力。 提升人才技能识别效率,形成以促赛-以赛助学的人才成长驱动力。

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 什么是医疗智能体

    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。 成

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  • 资产市场简介

    境样品中的细菌和真菌的基因组总和。宏基因组(或元基因组,metagenomics)是一种以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象,以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段,以微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。一般包括从环境样品中提取基因组DNA

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  • 功能总览

    Standard集群、 CCE Turbo 集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力,面向机器学习深度学习、生物信息、基因组及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU

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  • 5G消息 Message over 5G

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据的操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型的对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象,在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    执行完成但包含警告的任务数。 说明: 产生警告的任务可能是失败的也可能是成功的,需要根据成功或失败的结果清单进一步判断。 产生警告的任务数成功/失败任务数是相互独立的,总任务数仍是成功的任务数+失败的任务数。 Succeed bytes 上传/下载成功的字节数。 max cost

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  • 小微

    园区e码通 智伴云课堂 星空应用管家 蜂巢工业诊断云 Putallin网络协同平台 家半径 返校答疑 外勤签到 问鼎云学习 企业虚拟助手 ICT学堂企业版 上上签电子签约 TOPTHINK工业平台 企跑线 掌上报销 业务审批 致远云表单 论育智慧教育 疫情看板 知学习培训 微茗机加工协同智造管理系统

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  • 方案概述

    Notebook等实验环境,并支持多虚拟机之间进行切换; 平台实训体现“做中学、中做”的应用理念,学生可以按照平台提供任务步骤Step By Step来执行,同时系统提供良好的视频资源进行支撑,为学生多方位技术支持锻炼; 云实训支持学生的代码版本管理、代码质量检查、代码贡献率统计,满足高校计算机类实训;

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。

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  • 方案概述

    学、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 应用场景

    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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  • 联邦学习作业管理

    联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API

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  • 方案概述

    算法为基座的供应链端到端分析、分析决策平台(支持Saas或私有化)。本平台不限行业,适用于例如食品饮料、美妆日化、鞋服、医药、制造等行业,覆盖供应链的需求计划、库存计划、补货计划、供应及生产计划、S&OP计划端到端全链条,依托于机器学习运筹算法的AI能力,集成算法优化结果,

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  • 保存横向联邦学习作业

    ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 线上课

    不计算时长 自学奖励:可设置学分奖励完成学习的学员 课程评论:可关闭课程评论,关闭后学员无法对课程发布评论 课件下载:可允许学员下载课程中的课件 课程完成要求:可设置完全部/任意课件,即判定课程完成 进度同步:开启同步后;在其它途径的学习进度会根据课程的课件进行同步,但只有学员单击课件后才进行进度同步

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  • OptVerse简介

    Explorer提供API检索及平台调试,支持全量快速检索、可视化调试、帮助文档查看、在线咨询。 API的对应关系 OptVerse接口API对应关系请参见表2。 表2 接口API对应关系表 接口 API 创建任务 POST /v1/{project_id}/optvers

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