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AI開發(fā)痛點分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學習Demo演示 第6節(jié) 課程總結 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Train來自：百科用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務開發(fā)者，不需關注模型或編碼，可使用自動學習流程快速構建AI應用；面向AI初學者，不需關注模型開發(fā)，使用預置算法構建AI來自：百科
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數(shù)據安全中心 DSC -數(shù)據分類分級 數(shù)據安全中心 DSC-數(shù)據分類分級 數(shù)據安全中心服務提供數(shù)據分類分級能力，根據敏感數(shù)據規(guī)則對敏感數(shù)據進行識別和敏感等級分類，您可以在資產地圖頁面查看您資產中不同風險等級的數(shù)據的分布情況?；诿舾凶侄卧谖募谐霈F(xiàn)的累計次數(shù)和敏感字段關聯(lián)組來判斷文來自：專題![]()
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影像探索AD的影像學標記對AD早期識別和及時預防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準確性，推動和促進機器學習、深度學習等人工智能技術在腦科學、臨床輔診等智慧醫(yī)學產業(yè)的發(fā)展和落地應用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據，參賽選手將來自：百科![]()
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，我們都在華為云AI垃圾分類挑戰(zhàn)杯等著你。 【賽事介紹】 全國最嚴垃圾分類政策自7月1日頒布，如何進行垃圾分類已經成為居民生活的靈魂拷問。但是，沒關系！AI在垃圾分類的應用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯，目的在于構建基于深度學習技術的圖像分類模型，實現(xiàn)垃圾圖片類別的精來自：百科![]()
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