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    影像组学深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一新闻标题数据作为流的输入,通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型,可以实时预测每个新闻标题所属的类别,比如经济,体育,娱乐等。

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  • 深度学习模型预测

    'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一新闻标题数据作为流的输入,通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型,可以实时预测每个新闻标题所属的类别,比如经济,体育,娱乐等。

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  • 功能介绍

    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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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 附录

    器化应用,以及方便的管理和维护。 volcano插件:Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台,提供了机器学习深度学习、生物信息、基因及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator:通过Flink operator

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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  • Volcano调度概述

    Volcano自定义资源 Pod(PodGroup):Pod是Volcano自定义资源类型,代表一强关联Pod的集合,主要用于批处理工作负载场景,比如Tensorflow中的一ps和worker。 队列(Queue):容纳一PodGroup的队列,也是该PodGroup获取集群资源的划分依据。

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  • 学件简介

    法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作,模型开发成本高。 件概念 件可以重用已有件进行开发,不必从头开发。 件(Learnware)= 模型(model)+ 规约(specification) 其中,规约需要能够描述模型,模型需要满足如下条件:

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  • 应用场景

    基因组分析 提供从基因数据管理、生物信息分析流程到科研分析管理整个流程的服务,快速实现基因数据分析及AI建模,提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持,让科研过程标准化、可执行。 基因测序是新型冠状病毒疑似病例确诊的病原证据之一,基于基因组分

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 成员管理

    删除班级 教学班中可添加需参与学习⽣,添加⽣:通过专业、班级选择,将⽣批量添加⾄课程, 图4 添加⽣ 或通过分享班级码,⽣⾃⾏加⼊课程。 图5 班级码 可对⽣进⾏调动班级或移出班级等操作。 图6 调动/移除班级 单击“教研管理”,通过对教研内教师名单的管理,可以实现多名教师同时对⼀⻔课程和教学班的管理。

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  • 应用场景说明

    在ISDP系统的采集功能使用过程中会产生大量照片与视频,这些影像数据会作为后续人工智能AI模型的训练数据集,影像数据包含图片与视频。 在ISDP中,检查单、任务单、子任务单以及问题单都独立具备影像采集的能力。 在形成可用的训练数据前,需要对这些影像数据进行正负样本的手工分类,符合标准的影像作为模型训练中的正样本数据

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  • 迁移学习

    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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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    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

    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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  • GPU加速型

    单精度浮点计算 7TFLOPS 双精度浮点计算 112TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 AI深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 计算加速型 P2v NVIDIA

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  • IAM 身份中心

    个账号资源的访问权限。 用户管理 创建用户 用户登录并访问资源 配置用户门户会话的持续时间 用户管理 创建用户 用户添加/移除用户 多账号权限管理 创建权限集 账号关联用户/和权限集 启用和配置访问控制属性 为ABAC创建权限策略 身份源管理 更改身份源 自定义用户门户URL

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