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,而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)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(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便來自:專題
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很多企業(yè)培訓(xùn)成本高、效果不佳,最關(guān)鍵的原因是人崗課不匹配。企業(yè)人才質(zhì)量層次不齊,崗位不同,每個員工的培訓(xùn)路徑和學(xué)習(xí)資源就不盡相同。 時習(xí)知“學(xué)習(xí)地圖”可以解決人崗課匹配問題,讓企業(yè)精準(zhǔn)有效的開展培訓(xùn)業(yè)務(wù)。管理員根據(jù)不同崗位、不同職級員工的崗位人才要求,定制能力評估模型和學(xué)習(xí)計劃,創(chuàng)建不同的學(xué)習(xí)地圖,給員工來自:百科提供多種預(yù)置模型,開源模型想用就用。 模型超參自動優(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。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。來自:百科
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視頻標(biāo)簽 (簡稱VCT),基于深度學(xué)習(xí)對視頻進(jìn)行場景分類、人物識別、 語音識別 、文字識別等多維度分析,形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場景概念識別 基于對視頻中的場景信息的分析,輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場景標(biāo)簽 人物識別 基于對視頻中的人物信息的分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)來自:百科桶標(biāo)簽用于標(biāo)識 OBS 中的桶,以此來達(dá)到對OBS中的桶進(jìn)行分類的目的。 當(dāng)為桶添加標(biāo)簽時,該桶上所有請求產(chǎn)生的計費(fèi)話單里都會帶上這些標(biāo)簽,從而可以針對話單報表做分類篩選,進(jìn)行更詳細(xì)的成本分析。例如:某個應(yīng)用程序在運(yùn)行過程會往桶里上傳數(shù)據(jù),我們可以用應(yīng)用名稱做為標(biāo)簽,設(shè)置到被使用的桶上。在分析來自:專題售賣機(jī)的智能化運(yùn)營,是一個貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對實(shí)時性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時間內(nèi)得到分析和處理,將私密性數(shù)據(jù)限來自:專題
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