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- 深度學習模型文本推薦 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關鍵的業(yè)務實體，并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界來自：百科
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來自：百科當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負載級智能索引推薦，將效率從小時級別提升到秒級，并在b來自：專題
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華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間：2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證，限制操作權限來自：百科![]()
華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中，都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構造、編排、優(yōu)化、來自：百科![]()
件工程1.0到軟件工程3.0時代，當GPT一類大模型發(fā)布之后，軟件工程發(fā)生革命性的變化、出現(xiàn)軟件新范式ML-DevOps（機器學習驅(qū)動研發(fā)和運維）：模型驅(qū)動開發(fā)、模型驅(qū)動運維，未來軟件的形態(tài)將是“軟件即模型（SaaM）”，在大模型底座上軟件效能和質(zhì)量將得到極大提升。 同濟大學特聘教授來自：百科![]()
RASR： Real-time ASR，將連續(xù)的音頻流實時轉(zhuǎn)換成文本， 語音識別 更快。可應用于直播實時字幕、會議實時記錄、即時文本生成等場景。 - 圖像識別 Image ： Image Recognition ，基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標簽來自：百科![]()
時間：2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核（ Content Moderation ）基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測，可自動進行涉黃、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，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，大幅降低人工審核成本。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速來自：百科![]()
別提供了“流式一句話”、“ 實時語音識別 連續(xù)模式”、“實時語音識別單句模式”三種模式。 語音轉(zhuǎn)文字 接口說明：實時語音識別接口基于Websocket協(xié)議實現(xiàn)。分別提供了“流式一句話”、“實時語音識別連續(xù)模式”、“實時語音識別單句模式”三種模式。 了解更多 一句話識別 http接口 一句來自：專題![]()
，特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集，讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過來自：百科![]()
識別速度快 把語言模型，詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡，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)處領先地位 多種識別模式 支持多種實時語音轉(zhuǎn)寫模式，如流式一句話、連續(xù)和單句模式，靈活適應不同應用場景 定制化服務 可定制特定垂直領域的語言層模型，識別更多專有詞匯和行業(yè)術語，進一步提高識別準確率來自：專題![]()
管理服務的2023年 相關推薦 學習任務:創(chuàng)建學習任務 自動學習/Workflow計費項:計費說明 KV簡介 線上課 按需付費使用:自動學習（新版） 高頻常見問題 創(chuàng)建短信模板:請求參數(shù) 文本摘要（基礎版）:請求示例 文本摘要（基礎版）:響應示例 文本摘要（領域版）:請求示例 信息技術人才培養(yǎng):方案優(yōu)勢來自：百科![]()
游戲智能體通常采用深度強化學習方法，從0開始，通過與環(huán)境的交互和試錯，學會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，主要包含如下步驟： 1、通過GPU分析場景特征（自己，視野內(nèi)隊友，敵人，小地圖等）輸入狀態(tài)信息（Learner）。 2、根據(jù)策略模型輸出預測的動作指令（Policy）。來自：專題![]()
一句話識別-智能語音服務 一句話識別-智能語音服務 短語音識別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件。適用于語音搜索、人機交互等 語音交互 識別場景。 短語音識別將口述音頻轉(zhuǎn)換為文本，通過API調(diào)用識別不超過一分鐘的不同音頻源發(fā)來的音頻流或音頻文件來自：專題![]()
G embedding的優(yōu)化目標和語言模型的優(yōu)化目標結合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標，最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結 上述方法都在嘗試打破LLM和KG兩類不同知識表示的邊界，促使LLM這種概率模型能利用KG靜態(tài)的、符號化的知識；促使KG來自：百科![]()
因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。 通用文字識別 相關推薦 圖像識別 Image 圖像識別（Image Recognition），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測來自：專題
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