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- 模型可解釋性 內(nèi)容精選 換一換
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決賽：2020年2月下旬（具體時間另行通知） 1、在決賽開始之前，參賽隊伍可繼續(xù)優(yōu)化模型精度，同時基于模型開發(fā)應(yīng)用或演示demo（不限于小程序、APP、H5等）。 2、2020年2月下旬，入圍決賽的隊伍將受邀前往武漢進行決賽答辯，組委會將根據(jù)模型評測成績、演示及答辯效果加權(quán)得出總分?jǐn)?shù)，并依據(jù)決賽分?jǐn)?shù)評選出大賽獎項。來自：百科特征，智能劃分?jǐn)嗑浼疤砑訕?biāo)點符號，提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識別：支持在中文句子識別中可夾帶英文字母、數(shù)字等，從而實現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。 即時輸出識別結(jié)果：連續(xù)識別語音流內(nèi)容，即時輸出結(jié)果，并可根據(jù)上下文語言模型自動校正。 自動靜音檢測：對輸入語音流進行靜音檢測，識別效率和準(zhǔn)確率更高。來自：百科
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，其具有以下幾個特點： - 可適應(yīng)性：能夠根據(jù)不同的環(huán)境和需求，自動調(diào)整自身的行為和策略。 - 可學(xué)習(xí)性：能夠從大量的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗中，快速有效地獲取新的知識和技能。 - 可泛化性：能夠?qū)⒁延械闹R和技能，遷移到新的領(lǐng)域和任務(wù)中，實現(xiàn)跨界的智能。 - 可創(chuàng)造性：能夠在解決問題的過程中來自：百科端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同，解決網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)的場景，節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型，快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對采集的數(shù)據(jù)進行本地分析，大大減少上云數(shù)據(jù)流量，節(jié)約存儲成本。 2.統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化，統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺設(shè)計來自：百科
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(1)在決賽開始之前，參賽隊伍可繼續(xù)優(yōu)化模型精度，同時基于模型開發(fā)應(yīng)用或演示demo（不限于小程序、APP、H5等）。 (2)2020年9月下旬，入圍決賽的隊伍將開展決賽答辯，組委會將根據(jù)模型評測成績、演示及答辯效果加權(quán)得出總分?jǐn)?shù)，并依據(jù)決賽分?jǐn)?shù)評選出大賽獎項。 注：入圍決賽的隊伍答辯前需要提供可復(fù)現(xiàn)答來自：百科![]()
特點：基于不同部門的數(shù)據(jù)，構(gòu)建專有的自然語言處理分類模型，將大量的政務(wù)詢問分發(fā)到對應(yīng)的部門，顯著提高工作效率。 特點：構(gòu)建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 特點：對各種格式的票據(jù)圖片，可制作模板實現(xiàn)關(guān)鍵字段的自動識別和提取。 優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預(yù)訓(xùn)練模型，效果遠好于通用自然語言處理模型。可根據(jù)使用過來自：百科![]()
致遠互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠互聯(lián)《致遠 A8+協(xié)同管理軟件 V8.0白皮書》 自主開發(fā)的工作流引擎實現(xiàn)了基于組織角色的可定制、可擴展、可集成的 BPM（業(yè)務(wù)流程管理）規(guī)范體系，對于組織制度的電子化表述和互聯(lián)網(wǎng)化流轉(zhuǎn)提供了完整的體系支持，提供彈性的可視化、智能化的工作流來自：云商店![]()
屬性檢測、客流統(tǒng)計、疲勞駕駛、異常聲音檢測（例如哭聲檢測）、車牌識別，且后續(xù)將繼續(xù)增加其他技能。普通用戶可自行挑選并訂購所需技能，一鍵安裝到端側(cè)即可使用各種AI技能。開發(fā)者也可自定義開發(fā)技能并發(fā)布到技能市場。 3.設(shè)備管理 設(shè)備注冊后可在設(shè)備管理處進行管理，包括查看、注銷設(shè)備，以及一鍵升級設(shè)備的固件版本等。來自：百科![]()
決方案。 可復(fù)用行業(yè)知識庫 提供垂直行業(yè)可復(fù)用的領(lǐng)域知識庫，涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)領(lǐng)域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫、行業(yè)算法庫和行業(yè)指標(biāo)庫等，支持智慧政務(wù)、智慧稅務(wù)、智慧園區(qū)等行業(yè)，幫助企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運營端到端解決方案。 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開發(fā)，腳本開發(fā)可支持SQL、來自：百科![]()
識別速度快 把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在工程上進行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識別模式 支持多種實時語音轉(zhuǎn)寫模式，如流式識別、連續(xù)識別和實時識別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語來自：百科![]()
Distributed Applications in the Cloud》揭示了華為自主創(chuàng)新的業(yè)界首個通用Serverless平臺，提供通用函數(shù)編程模型，高可擴縮、高性能和高效對接后端服務(wù)的運行框架，助力華為云構(gòu)建全域Serverless云服務(wù)。 從專用走向通用 當(dāng)前，業(yè)界現(xiàn)有的Serverl來自：百科![]()
華為云 MetaStudio 風(fēng)格化數(shù)字人模型服務(wù)，面向社交、會議等偏UGC場景，為客戶提供快捷、高相似度的風(fēng)格化照片建模能力，用戶上傳照片即可快速生成高相似度的3D風(fēng)格化數(shù)字人。同時，pc端用戶可通過風(fēng)格化捏臉工具可快速生成風(fēng)格化3D數(shù)字人模型。 現(xiàn)新年期間華為云風(fēng)格化數(shù)字人新春祝來自：百科![]()
端口，進行公網(wǎng)地址調(diào)用。 ModelArts：資源池網(wǎng)絡(luò)設(shè)置 專屬資源池的創(chuàng)建作業(yè)類型包含推理服務(wù)，選擇的網(wǎng)絡(luò)需打通VPC網(wǎng)絡(luò)。打通VPC可實現(xiàn)ModelArts資源池和用戶VPC的網(wǎng)絡(luò)打通。 用戶VPC：正向代理安裝和配置 ModelArts推理服務(wù)訪問公網(wǎng)打通網(wǎng)絡(luò)后，需要設(shè)置來自：專題![]()
通過JDBC接口與云端DB互通，有功能局限 四、以模型驅(qū)動的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同，模型驅(qū)動的分析架構(gòu)： 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型，一致體驗，去ETL化 2.邊緣計算SDK，邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯，增強時效性 關(guān)鍵問題： 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型，達到去ETL化的效果，可能需要較長時間的演化2來自：百科![]()
ial No；若沒有真實設(shè)備，填寫自定義字符串，由英文字母和數(shù)字組成。 設(shè)備名稱 自定義。 設(shè)備認(rèn)證類型 選擇“密鑰”。 密鑰 設(shè)備密鑰，可自定義，不填寫 物聯(lián)網(wǎng)平臺 會自動生成。 填寫完成后單擊“確定”，請注意保存注冊成功返回的“設(shè)備ID”和“設(shè)備密鑰”。 選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“規(guī)則>來自：百科![]()
云底座海量算力資源 一卡多路并發(fā)訓(xùn)練、推理，高效率低成本 提供數(shù)字人的API/SDK調(diào)用接口，伙伴可集成至自有平臺 一卡多路并發(fā)訓(xùn)練、推理，高效率低成本 提供數(shù)字人的API/SDK調(diào)用接口，伙伴可集成至自有平臺 多場景覆蓋，助力數(shù)字內(nèi)容高效生產(chǎn) 企業(yè)代言 電商直播 新聞播報 教育培訓(xùn) 智能客服來自：專題![]()
務(wù)無縫對接，快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源，并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析：使用大數(shù)據(jù)高可用，可水平擴展框架，基于內(nèi)存計算模型，DAG調(diào)度框架、高效的優(yōu)化器，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，幫助開發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)來自：百科![]()
分類和定義，可幫助用戶厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn)，明確業(yè)務(wù)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)： 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)流程化、系統(tǒng)化。用戶可基于國家標(biāo)準(zhǔn)或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對每一行數(shù)據(jù)、每一個字段的具體取值進行標(biāo)準(zhǔn)化，從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和易用性。 數(shù)據(jù)建模： 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型體系，通過規(guī)范來自：專題![]()
音頻文件命名無要求，可自定義，示例：VoiceClone.wav。 （推薦）方式一：整段錄制 所有語料錄制成一個長音頻WAV文件，每句之間需要有2~3秒的停頓。直接上傳MetaStudio控制臺，無需壓縮，無需提供語料txt文件。 推薦使用服務(wù)預(yù)置語料，也可自定義語料。系統(tǒng)會自動根據(jù)停頓做切割，自動進行文本識別。來自：專題![]()
布缺陷率降低80%以上。 特性五：云原生發(fā)布管理，一鍵回滾，現(xiàn)網(wǎng)問題快速修復(fù) 云原生技術(shù)有助于構(gòu)建和運行可彈性擴展的應(yīng)用，降低微服務(wù)的部署依賴，使工程能夠輕松對系統(tǒng)做出頻繁和可預(yù)測的重大變更。云原生發(fā)布不依賴于特定的云基礎(chǔ)設(shè)施，而是通過集中的編排調(diào)度系統(tǒng)進行動態(tài)管理和調(diào)度，完成軟件快速、低風(fēng)險部署。來自：百科
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