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圖像標簽 Image Tagging 圖像標簽（Image Tagging），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，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容 商用服務費用低至 ¥0.0032/次 圖像標簽 Image Tagging
Moderation (Text)，基于華為自研的深度學習和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉黃、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，凈化網(wǎng)絡環(huán)境，提升用戶體驗 內(nèi)容審核-文本 Moderation (Text)，基于華為自研的深度學習和內(nèi)容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)
ImageSearch 圖像搜索（Image Search），華為云圖像搜索基于深度學習與圖像識別技術，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片 圖像搜索（Image Search），華為云圖像搜索基于深度學習與圖像識別技術，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。
圖像識別 Image 圖像識別 Image 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，幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容。 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，幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容。 費用低至¥0.28/千次
2022-07-27 高毅勤：分子模擬結(jié)合深度學習在分子體系中的方法和應用 高毅勤教授在2022《理解未來》科學講座中分享了《分子模擬結(jié)合深度學習在分子體系中的方法和應用》報告。介紹了如何利用深度學習技術克服傳統(tǒng)分子模擬的瓶頸、分子模擬結(jié)合深度學習方法在蛋白質(zhì)結(jié)構預測、分子對接和化學反應機理研究中的應用等內(nèi)容。
優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，基于復雜環(huán)境語音審核準確率高 識別速度快 實時對音頻進行審核，快速識別音頻違規(guī)項 支持特殊聲音識別 支持特殊聲音識別，如嬌喘、呻吟等 對象存儲服務 OBS 產(chǎn)品優(yōu)勢 產(chǎn)品優(yōu)勢 審核準確 采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法與海量訓練樣本，生成的預測模型識別精度高，支持實時檢測
單文件系統(tǒng)可提供百GB級帶寬、千萬級IOPS，滿足萬卡AI訓練等高性能業(yè)務需要 多場景覆蓋，滿足各類存儲需求 AI云存儲 EDA仿真 文件共享 內(nèi)容管理和Web服務 AI云存儲 場景介紹 面向AI場景提供OBS+SFS Turbo訓練和推理加速方案，增強存儲讀寫性能，助力AI訓練加速，減少GPU/NPU等待時間、提升資源利用效率
決規(guī)模日益增大的數(shù)據(jù)處理和機器學習/深度學習任務對分布式計算的問題，也為數(shù)據(jù)工程和機器學習工程提供統(tǒng)一的完整Workflow。Fabric Ray支持Ray-Data、Ray-Train、Ray-Serve模塊，分別滿足分布式數(shù)據(jù)預處理、分布式訓練、分布式模型推理服務的應用場景 在線推理
EVS 深度學習 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計
支撐自動駕駛場景PB級數(shù)據(jù)下模型高效訓練，助力算法創(chuàng)新，高等級自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)，快速迭代 感知、仿真算法性能深度優(yōu)化： 自動駕駛?cè)溌匪惴?span id="zm0f0yj" class='cur'>深度優(yōu)化，針對特有的感知、規(guī)控、仿真生成相關算法深度優(yōu)化，性能提升明顯。 大規(guī)模分布式訓練： 實現(xiàn)大規(guī)模分布式訓練，支撐PB級數(shù)據(jù)訓練。 算力升級： 快速供
計算平臺，專門優(yōu)化用于AI模型的訓練和推理，助力企業(yè)高效實現(xiàn)AI大模型的部署和運行，推動智能應用的創(chuàng)新和發(fā)展。 業(yè)務痛點 GPU資源利用率低 AI訓練和推理場景，往往不能將GPU資源充分利用，無法做到GPU資源精細管理，導致算力資源嚴重浪費 訓練調(diào)度難，容易出現(xiàn)死鎖 由于單機多卡
體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 智能客服 服務咨詢 功能描述 視頻拆條 基于深度學習多模態(tài)信息分析技術，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段， 提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 基于深度學習多模態(tài)信息分析技術，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段， 提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率
索等多個典型場景，提供AI技術支撐 海量數(shù)據(jù)集，多種訓練方式 海量數(shù)據(jù)集，多種訓練方式 龐大的高質(zhì)量清洗數(shù)據(jù)集，持續(xù)優(yōu)化基礎模型，打造業(yè)界最強中文理解/生成能力 多種模型訓練工作流，支持預訓練、全量微調(diào)、LoRA微調(diào)、強化學習工作流 Agent應用中樞，多種安全防護 Agent應用中樞，多種安全防護
基于軟硬件深度結(jié)合、垂直優(yōu)化，構建開放兼容、極致性價比、長穩(wěn)可靠、超大規(guī)模的云原生AI算力集群，提供一站式開通、網(wǎng)絡互聯(lián)、高性能存儲、集群管理等能力，滿足AI高性能計算等場景需求。目前其已在大模型訓練推理、自動駕駛、AIGC、內(nèi)容審核等領域廣泛得到應用 基于軟硬件深度結(jié)合、垂直優(yōu)
SDK文檔、SDK下載 課程學習 文字識別全景實踐課 采用直播教學+技術干貨形式，掃除OCR服務實際應用的問題，實現(xiàn)人人快速上手操作。 AI全棧成長計劃-AI應用篇 您將學習到行業(yè)深度應用的AI領域知識：OCR與NLP的概念及其模型開發(fā)，同時您也可以選擇體驗和學習當下熱門的端云協(xié)同AI應用開發(fā)。
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ModelArts Studio控制臺 盤古NLP大模型 - 新架構718B深度思考模型 超千億參數(shù)的中文預訓練大模型，它利用大量數(shù)據(jù)預訓練、對多源豐富知識相結(jié)合，并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。最新發(fā)布的718B深度思考模型采用稀疏高效的MOE新架構，探索不同專家異構方式，昇
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問題一鍵修復，精準直達病灶：高效閉環(huán)，修復效率提升30% 測試意圖分析，智能生成測試點：場景覆蓋度提升20% 關聯(lián)需求自動獲取，文本用例一鍵生成：深度思考測試點，用例生成可靠，效率提升80% 測試意圖分析，智能生成測試點：場景覆蓋度提升20% 關聯(lián)需求自動獲取，文本用例一鍵生成：深度思考測試點，用例生成可靠，效率提升80%
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