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- 基于深度學(xué)習(xí)文本相似 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-01 14:57:04 通過(guò)Mind Studio圖形化界面，體驗(yàn)端到端的算子開(kāi)發(fā)流程，包括算子工程創(chuàng)建，算子代碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試代碼實(shí)現(xiàn)以及測(cè)試。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)通過(guò)指導(dǎo)來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)文本相似 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 時(shí)間：2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.來(lái)自：百科理服務(wù)的2023年 相關(guān)推薦 學(xué)習(xí)任務(wù):創(chuàng)建學(xué)習(xí)任務(wù) 自動(dòng)學(xué)習(xí)/Workflow計(jì)費(fèi)項(xiàng):計(jì)費(fèi)說(shuō)明 KV簡(jiǎn)介 線上課 按需付費(fèi)使用:自動(dòng)學(xué)習(xí)（新版） 高頻常見(jiàn)問(wèn)題 創(chuàng)建短信模板:請(qǐng)求參數(shù) 文本摘要（基礎(chǔ)版）:請(qǐng)求示例 文本摘要（基礎(chǔ)版）:響應(yīng)示例 文本摘要（領(lǐng)域版）:請(qǐng)求示例 信息技術(shù)人才培養(yǎng):方案優(yōu)勢(shì)來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)文本相似 更多內(nèi)容
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本課程主要內(nèi)容包括：自然語(yǔ)言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問(wèn)答機(jī)器人。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語(yǔ)言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語(yǔ)義分析演示 第5節(jié) 對(duì)話機(jī)器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 華為云來(lái)自：百科![]()
支持紋理、蓋章、文字重疊等復(fù)雜背景的醫(yī)療發(fā)票識(shí)別 識(shí)別精度高 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景，文字識(shí)別精度高 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別OCR提供在線文字識(shí)別服務(wù)，將圖片或掃描件中的文字識(shí)別成可編輯的文本。 OCR文字識(shí)別 支持 證件識(shí)別 、 票據(jù)識(shí)別 、定制模板識(shí)別、通用表格文字識(shí)別等。來(lái)自：百科![]()
通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)C/C++代碼遷移 基于華為云鯤鵬 彈性云服務(wù)器 及軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線進(jìn)行開(kāi)發(fā) 基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署Web應(yīng)用 中級(jí) 中級(jí) 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 基于IoT平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用 基于CloudDeploy十分鐘搭建minikube 基于IoT平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用來(lái)自：專題![]()
點(diǎn)有一個(gè)全方位的了解。再結(jié)合5G技術(shù)，學(xué)生可以隨時(shí)隨地的開(kāi)展這種互動(dòng)的學(xué)習(xí)活動(dòng)。 -學(xué)習(xí)內(nèi)容免下載，免安裝，隨時(shí)學(xué)習(xí)。 -支持多個(gè)平臺(tái)，學(xué)校家庭無(wú)縫切換。 -基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，開(kāi)展針對(duì)性的學(xué)習(xí)，有效提升成績(jī)。 教育行業(yè)解決方案 人工智能、大數(shù)據(jù)、 區(qū)塊鏈 等技術(shù)迅猛發(fā)展，正在改變?nèi)?來(lái)自：百科![]()
造個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展，幫助每個(gè)學(xué)生實(shí)現(xiàn)彈性有效的針對(duì)性自主學(xué)習(xí)； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 （2）家庭教育 通過(guò)建設(shè)家庭教育平臺(tái)，讓家長(zhǎng)通過(guò)家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營(yíng)幸福家庭的能力。 （3）老年開(kāi)放學(xué)院 老年教育作為終來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-16 09:52:25 云計(jì)算是未來(lái)的方向， 云數(shù)據(jù)庫(kù) 是解決方案的核心，學(xué)習(xí)本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)維管理， 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景出具解決方案的能力。 課程簡(jiǎn)介 課程覆蓋了華為云對(duì)各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)遷來(lái)自：百科![]()
軟件開(kāi)發(fā)學(xué)習(xí)入門(mén) 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試，零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)前沿技術(shù)知識(shí) 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程，快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語(yǔ)言基礎(chǔ) Python語(yǔ)言進(jìn)階 CodeArts 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實(shí)戰(zhàn)來(lái)自：專題![]()
，通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化， 機(jī)器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù) 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐，經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)來(lái)自：百科![]()
通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化，機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐，經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)景來(lái)自：百科![]()
場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程，對(duì)云硬盤(pán)有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN ：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來(lái)自：專題![]()
場(chǎng)景下使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程，對(duì)云硬盤(pán)有系統(tǒng)的了解，并掌握相關(guān)操作。 立即學(xué)習(xí) 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN：提升網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)速度來(lái)自：專題![]()
時(shí)間：2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核 （ Content Moderation ）基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測(cè)檢測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測(cè)，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，大幅降低人工審核成本。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的來(lái)自：百科![]()
和統(tǒng)一認(rèn)證服務(wù)等功能模塊，滿足企業(yè)在人工智能開(kāi)發(fā)和部署過(guò)程中的各種需求。4. 支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架：AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)：AI St來(lái)自：專題![]()
觀眾提供更高效的觀會(huì)體驗(yàn)，方便對(duì)內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)控 速度快 實(shí)時(shí)識(shí)別直播語(yǔ)音內(nèi)容 識(shí)別準(zhǔn)確 語(yǔ)音識(shí)別 準(zhǔn)確率高 即時(shí)文本錄入 即時(shí)文本錄入 手機(jī)APP上實(shí)時(shí)錄音并即時(shí)提供轉(zhuǎn)寫(xiě)的文本，例如語(yǔ)音輸入法等，方便后期文字處理和內(nèi)容存檔，省去記錄的人力和時(shí)間成本，大幅提升了轉(zhuǎn)換效率 高效便捷 快速記錄音頻內(nèi)容來(lái)自：專題![]()
GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能來(lái)自：專題![]()
華為云GaussDB 華為云GaussDB GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) ，又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)，又稱為云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式來(lái)自：專題![]()
用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過(guò)去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)；可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程，來(lái)提升時(shí)間序列類任務(wù)的精度 異常檢測(cè) 用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的來(lái)自：專題
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