AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    影像组学深度学习 更多内容
  • 卫星影像数据管理

    卫星影像数据管理 查询卫星影像基本信息 父主题: API

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 卫星影像生产任务

    卫星影像生产任务 任务概述 创建卫星影像生产任务 处理卫星影像生产任务 管理卫星影像生产任务 父主题: 卫星影像

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查询卫星影像基本信息

    否 String 卫星影像是否为成果数据。 当前仅支持原始数据(0)、成果数据(1)。 order 否 String 卫星影像排序规则。 当前仅支持影像名称正序(1)、影像名称倒序(-1)、影像别名正序(2)、影像别名倒序(-2)、影像上传日期正序(3)、影像上传日期倒序(-3)。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 处理卫星影像生产任务

    单击“卫星影像概览”页签,进入卫星影像概览页。 图1 卫星影像概览页 在卫星影像概览页,您可参考表1操作任务。 表1 操作任务与操作步骤 操作 操作步骤 适用任务的状态 查询任务 方式一:单击页面左上角任务状态统计环,下方显示对应状态的全部任务。 所有状态(包括未运行、失败、执行中、停止中、等待中、执行成功、停止成功、已归档)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 资产市场简介

    物质的总和。它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因,目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因总和。宏基因(或元基因,metagenomics)是一种以环境样品中的微生物群体基因为研究对象,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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品概述

    ,非敏感,脱敏)的设定、元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查看/标识/取消/下载样本

    单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值,“可以进入到样本清单明细页面,查看当前的样本明细 标识AI训练/取消AI训练样本:在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的/ 标记学习案例/取消学习案例样本:在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的/。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

    NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力,需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch,本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 导入卫星影像生产资料

    导入卫星影像生产资料 您可根据实际需求将卫星影像生产资料从本地导入到KooMap存储空间。每次只能导入一个文件,且文件后缀名为.csv,大小须小于60MB。 前提条件 已开通卫星影像生产服务。 操作步骤 登录KooMap服务控制台,进入控制台页面。 在左侧导航栏选择“卫星影像”下的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 管理卫星影像生产资料

    管理卫星影像生产资料 管理卫星影像生产资料支持以下操作: 查询生产资料 删除生产资料 前提条件 已导入生产资料。 查询生产资料 您可根据实际需求查询符合过滤条件的生产资料。 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“卫星影像”下的“数据管理”菜单,然后在右侧页面单击“生产资料”页签。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 处理卫星影像生产任务

    处理卫星影像生产任务 新建任务完成后,启动任务即可开始遥感影像的任务处理。 前提条件 已创建卫星影像生产任务。 操作步骤 登录KooMap管理控制台。 在左侧导航栏选择“工作共享空间管理”,然后在右侧页面单击工作共享空间名称。 单击“卫星影像概览”页签,进入任务概览页。 选择需要

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 进入课程

    单击左侧“学校课程”或“企业课程”,⽣可在该模块中学习相应的课程。 ⽣可使⽤教师提供的课程唯⼀编号加⼊相应的学校课程。 图2 学校课程 学校课程,账号需被加⼊班级⽅可使⽤。如您明确班级码可单击加⼊课程按钮输⼊班级码加⼊课程;如未加⼊课程且不明确班级码可联系授课教师或⻘软相关教师解决。 ⽣加⼊的课程

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 权限管理

    的详细介绍,请参见《IAM产品介绍》。 KooMap权限 默认情况下,新建的IAM用户没有任何权限,您需要将其加入用户,并给用户授予策略或角色,才能使得用户中的用户获得对应的权限,这一过程称为授权。授权后,用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 如表1所示,包括了KooMap的所有系统策略。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建卫星影像生产任务

    选择数据类型并勾选相应数据。 选择卫星影像。 选择卫星影像文件须遵守如下规则: 只处理多光谱影像:拍摄卫星只有多光谱相机(GF1-WFV或GF6-WFV),且必须选择卫星型号和传感器型号一致的影像。 处理多光谱和全色一一对应影像:必须选择卫星型号一致的影像,且多光谱和全色影像文件数量一致。 图6 选择卫星影像数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建卫星影像生产任务

    您可直接勾选卫星影像文件或设置过滤条件筛选后,再勾选符合过滤条件的影像文件。文件的选择需遵守如下规则: 只处理多光谱影像:拍摄卫星只有多光谱相机(GF1-WFV或GF6-WFV),且必须选择卫星型号和传感器型号一致的影像。 处理多光谱和全色一一对应影像:必须选择卫星型号一致的影像,且多光谱和全色影像文件数量一致。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 管理卫星影像生产任务

    管理卫星影像生产任务 管理卫星影像任务支持以下操作: 查询任务:查询符合过滤条件的所有任务,过滤条件包括任务名称,任务创建时间、任务状态。 启动/重启任务:启动/重启卫星影像任务。 停止任务:停止卫星影像任务。 归档任务:归档成功后的任务卡片默认不在“全部任务”列表中显示,只有把

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了