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- 深度學習網(wǎng)絡模型對比 內容精選 換一換
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藥企高效的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學習算法及藥物分析服務融入藥物研發(fā)過程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標注、難例篩選和自動學習服務，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重建等，全面支撐科研機構及來自：百科
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這款商品支持低代碼和零代碼操作，使客戶能夠以更簡單、更快捷的方式進行操作。這樣可以降低客戶的學習成本，提高他們的使用體驗。 這款商品支持低代碼和零代碼操作，使客戶能夠以更簡單、更快捷的方式進行操作。這樣可以降低客戶的學習成本，提高他們的使用體驗。 RPA自動化 精鯤超級自動化軟件技術服務 產(chǎn)品介紹來自：專題
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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![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫架構特點對比 數(shù)據(jù)庫架構特點對比 時間：2021-07-01 10:14:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 常見的幾種數(shù)據(jù)庫架構的從高可用性、讀寫性能、數(shù)據(jù)一致性及可擴展性幾個特點進行比較。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫介紹來自：百科![]()
華為云計算 云知識 DAS 中表結構對比的操作 DAS中表結構對比的操作 時間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫 在結構方案界面，我們可以對比兩個庫內的表的表結構，并且可以選擇是否在對比之后進行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結構對比與同步任務； 步驟2 選擇基準庫與目標庫； 步驟3來自：百科![]()
者提供用于深度學習計算的開發(fā)平臺，包含計算資源、運行框架以及相關配套工具等，讓開發(fā)者可以便捷高效的編寫在特定硬件設備上運行的人工智能應用程序，負責對模型的生成、加載和運算的調度。在L2層將神經(jīng)網(wǎng)絡的原始模型轉化成最終可以執(zhí)行在昇騰AI處理器上運行的離線模型后，離線模型執(zhí)行器將離線模型傳送給L1芯片使能層進行任務分配。來自：百科![]()
VPC）為云數(shù)據(jù)庫構建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡環(huán)境，提升用戶云上資源的安全性，簡化用戶的網(wǎng)絡部署。您可以在VPC中定義安全組、VPN、IP地址段、帶寬等網(wǎng)絡特性，方便管理、配置內部網(wǎng)絡，進行安全、快捷的網(wǎng)絡變更。 子網(wǎng)提供與其他網(wǎng)絡隔離的、可以獨享的網(wǎng)絡資源，以提高網(wǎng)絡安全性。 具體內容請參見創(chuàng)建虛擬私有云和子網(wǎng)。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 Serverless DLI 與自建Hadoop對比 Serverless DLI與自建Hadoop對比 時間：2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線下應用可無縫平滑遷移上云，減少遷來自：百科![]()
華為云計算 云知識 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解—來自：百科![]()
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![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理來自：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![]()
于非結構化數(shù)據(jù)的深度學習模型開發(fā)、訓練、評估和發(fā)布，支持多種計算資源進行模型開發(fā)與訓練，以及超參調優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標注平臺提供高效率的獨立的數(shù)據(jù)標注功能，支持多類型應用場景、多人標注、自動標注和批量標注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉換、版來自：專題
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