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- 業(yè)務(wù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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效率和便捷性。 提高教學(xué)效率 RPA教學(xué)管理云平臺(tái)的深度集成華為數(shù)字機(jī)器人方案，為高校師生提供了高效、便捷、靈活、動(dòng)態(tài)的數(shù)字機(jī)器人理論學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)教學(xué)服務(wù)。通過該平臺(tái)，教師可以上傳課程資源，學(xué)生可以按順序學(xué)習(xí)，并參與模擬考試。同時(shí)，教師還可以發(fā)布實(shí)訓(xùn)任務(wù)，學(xué)生提交實(shí)訓(xùn)結(jié)果后，教來自：專題的人工智能開發(fā)平臺(tái)，包括模型訓(xùn)練、部署和管理等功能，使得企業(yè)和開發(fā)者能夠快速地構(gòu)建和優(yōu)化自己的AI模型，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。 具體來說，華為云EI產(chǎn)品具有以下主要特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)： 1. 功能豐富：華為云EI涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域，滿足企業(yè)在各種場景中的智能化需求。來自：百科
- 業(yè)務(wù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型來自：百科tainer以及CNCF多個(gè)項(xiàng)目聯(lián)合創(chuàng)始人王澤峰老師主講，幫大家了解云原生的發(fā)展歷程，學(xué)習(xí)云原生的基本概念以及技術(shù)???????????體系。????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科
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個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。來自：百科![]()
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AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [來自：百科![]()
本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)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(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章來自：百科![]()
全球首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測模型，預(yù)測速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)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(dú)來自：專題![]()
要大量的實(shí)時(shí)計(jì)算能力，普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求，F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案，是視頻類場景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其來自：百科![]()
面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)開發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預(yù)置算法構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴(kuò)展，快速構(gòu)建模型及應(yīng)用。 產(chǎn)品架構(gòu) ModelAr來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OSI 參考模型的層次是什么？ OSI 參考模型的層次是什么？ 時(shí)間：2020-08-10 10:53:21 有 7 個(gè) OSI 層：物理層、數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層、會(huì)話層、表示層和應(yīng)用層。 1、物理層：主要功能是利用物理傳輸介質(zhì)為數(shù)據(jù)鏈路層提供物理連接，來自：百科![]()
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個(gè)記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類模型：以一個(gè)個(gè)文檔來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類似“鍵值對(duì)”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來自：百科![]()
而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對(duì)外提供一致的接口，可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型 時(shí)間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動(dòng)駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelAr來自：百科![]()
?????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者來自：百科![]()
隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺產(chǎn)品（軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù)）結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺總裁 段愛國 致辭 經(jīng)過激烈的角逐，最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng)，華為機(jī)器視覺總裁段愛國、華為機(jī)器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展來自：云商店![]()
云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語言文本到目標(biāo)語言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場景 翻譯中心：采用機(jī)器翻譯服務(wù)來自：百科![]()
異常事件實(shí)時(shí)通知。 統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 全局資產(chǎn)視圖、快速查看、智能管理、數(shù)據(jù)溯源和數(shù)據(jù)開放共享，從業(yè)務(wù)視角管理和查看數(shù)據(jù)，定義業(yè)務(wù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)分類和業(yè)務(wù)術(shù)語，統(tǒng)一管理資產(chǎn)訪問權(quán)限。 數(shù)據(jù)運(yùn)營全場景可視 數(shù)據(jù)治理 運(yùn)營過程可視，托拉拽配置，無需編碼；處理結(jié)果可視，更直觀，便于交互和探索；數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視，支持鉆取、溯源等。來自：百科
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