模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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高校每年新入学学生迎新工作是典型的跨角色、跨组织流程化应用。随着高校智慧校园建设的不断深入，高校迎新工作的信息化程度直接体现了学校智慧化管理、智慧化服务水平。迎新工作，既是高校招生教学的重要环节，也是学生工作和新生接触的起点，迎新工作的效率与人性化服务是学校管理服务质量的重要标志。 通过迎新

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智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。 产品优势 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。 提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内

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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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新建研究 进入“专题”页面，单击“新建研究”。 图1 新建研究 参考表1，设置运行信息。 表1 参数说明 参数 说明 选择项目 选择创建好，并带有数据的项目。 研究名称 可自定义研究名称。 流程 选择资产市场中订阅的Docking Summary流程。 配体分子 选择上传的配体小分子文件。

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球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式的深刻变革。当下，教育培训的改革已从内容供给的改革（在线课程）、教与学模式的改革、评价模式的改革以及课堂环节的改变（智慧教室建设）等几个方面全面铺开。课堂是教育的主战场，是人才培养的主渠道，目前的“课堂教学”环节却面临着诸多问题：

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学⽣加⼊的课程会显示在课程⾸⻚，课程封⾯内容为课程的相应信息，单击课程名字即可进入课程，查看课程内容及课程内的所有资源。 图3 加入课程列表 图4 课程内容 单击“课程章节”，在线查看学习教师上传分享的课程资源，包括PPT和视频，均可单击在线观看学习。 图5 在线学习1 图6 在线学习2

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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过梳理的，尤其是跨部门的办事指南，其所对应的办事流程必须经过办事指南平台的管理部门的协调、优化、整合，以确保平台上的办事指南的合理性，师生按照办事指南能够顺利办成事。 对师生而言，办事指南平台为师生汇总所有的办事指南。师生通过平台可以查询到所需的办事指南以及办理信息和详细的联系信

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文档+操作手册的固定任务和内容，无法针对不同层次学生进行裁剪 学生完成实训后，没有具体量化结果呈现，学生在完成实践课程后无法得知自己的薄弱环节，应该补缺的知识和能力 学生只学技术，不懂企业业务，目前新工科学生的实训课程只关注技术部分的能力，不去关注业务和职业能力的训练 通过本方案实现的业务效果

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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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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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AI药物研究 父主题： 图解 医疗智能体

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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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelAr

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