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  • 機器學習混合模型 內容精選 換一換
  • 全球首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI預測模型,預測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數(shù)的中文預訓練大模型,利用大數(shù)據(jù)預訓練、對多源豐富知識相結合,并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨
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    本課程介紹了在降低模型對特定應用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構建高效的神經網(wǎng)絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章
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    來自:百科
    而在標準物模型下,每個設備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個帶攝像頭的燈,組合后的復雜物仍然繼承了基礎物的模型,既能夠滿足復雜場景的需要,也能夠保持其標準模型與應用進行對接。
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    高CAPEX,備份存儲、服務器、軟件等基礎架構購置成本高,機房等基建費用高;高OPEX, 專業(yè)運維支撐團隊成本高。 運維復雜成本高 計算、網(wǎng)絡、存儲等多廠商多形態(tài)設備,運維難度大;擴容、升級、更新周期長。 混合云解決方案方案優(yōu)勢 同架構,同服務 與公有云完全相同的界面與操作邏輯,客戶無學習成本。 快速迭代,統(tǒng)一運維
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    15:59:32 內容簡介: 將介紹人工智能基本知識體系,機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega:基于AIOPS平臺,利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學院在線平臺網(wǎng)絡人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。
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    16:51:07 面向有AI基礎的開發(fā)者,提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能,包含數(shù)據(jù)處理,模型開發(fā),模型訓練,模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括:模型開發(fā)環(huán)境(Notebook),模型訓練(訓練作業(yè)、可視化作業(yè)),部署上線(在線服務)。AI全流程開發(fā)支持公共資源池,專屬資
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