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B級(jí)別數(shù)據(jù)。 分布式Ray Fabric支持分布式計(jì)算框架RAY，來(lái)幫助客戶(hù)解決規(guī)模日益增大的數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)任務(wù)對(duì)分布式計(jì)算的問(wèn)題，也為數(shù)據(jù)工程和機(jī)器學(xué)習(xí)工程提供統(tǒng)一的完整Workflow。Fabric Ray支持Ray-Data、Ray-Train、Ray-Ser
優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，基于復(fù)雜環(huán)境語(yǔ)音審核準(zhǔn)確率高 識(shí)別速度快 實(shí)時(shí)對(duì)音頻進(jìn)行審核，快速識(shí)別音頻違規(guī)項(xiàng) 支持特殊聲音識(shí)別 支持特殊聲音識(shí)別，如嬌喘、呻吟等 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 審核準(zhǔn)確 采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與海量訓(xùn)練樣本，生成的預(yù)測(cè)模型識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)檢測(cè)
不超過(guò)一分鐘的不同音頻源發(fā)來(lái)的音頻流或音頻文件。適用于語(yǔ)音搜索、人機(jī)交互等語(yǔ)音交互識(shí)別場(chǎng)景。 立即購(gòu)買(mǎi) 產(chǎn)品文檔 控制臺(tái) 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率高，在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類(lèi)場(chǎng)景，基于華為等企業(yè)客戶(hù)的長(zhǎng)期實(shí)踐，經(jīng)受過(guò)復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)。 簡(jiǎn)單易用
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 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 幫助文檔 技術(shù)文檔 OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介 常見(jiàn)問(wèn)題 OCR服務(wù)使用常見(jiàn)問(wèn)題 開(kāi)發(fā)者工具 SDK文檔、SDK下載 課程學(xué)習(xí) 文字識(shí)別全景實(shí)踐課 采用直播教學(xué)+技術(shù)干
靈活性好，計(jì)算效率較高；可編程并行計(jì)算，高性能，實(shí)時(shí)處理，功耗較低；適用特定算法的硬件化和標(biāo)準(zhǔn)演進(jìn)中的算法 ASIC 靈活性差，計(jì)算效率高；需要定制化，不可編程，研發(fā)周期長(zhǎng)；高性能，低功耗；適用于電路按照算法定制，適合比較成熟的算法和標(biāo)準(zhǔn) 推薦配置 FP1 /FP1c（基礎(chǔ)規(guī)格型）基礎(chǔ)型硬件加速實(shí)例
支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測(cè)，提升合規(guī)審核效率 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 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 幫助文檔 技術(shù)文檔 OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介 常見(jiàn)問(wèn)題 增值稅發(fā)票識(shí)別支持哪些發(fā)票？ 開(kāi)發(fā)者工具 SDK文檔、SDK下載 課程學(xué)習(xí) 文字識(shí)別全景實(shí)踐課 采用直播教學(xué)+技
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(zhuān)屬智能問(wèn)答機(jī)器人 AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識(shí)：OCR與NLP的概念及其模型開(kāi)發(fā)，同時(shí)您也可以選擇體驗(yàn)和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門(mén)的端云協(xié)同AI應(yīng)用開(kāi)發(fā) 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 新手入門(mén) 新手入門(mén) 什么是對(duì)話(huà)機(jī)器人 參考手冊(cè) 參考手冊(cè) 如何快速創(chuàng)建一個(gè)問(wèn)答機(jī)器人
-AI開(kāi)發(fā)的基本流程介紹 -ModelArts介紹 -ModelArts快速入門(mén) AI進(jìn)階 -自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 -預(yù)測(cè)算法 -使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 AI工程師使用ModelArts -使用自定義算法構(gòu)建模型 使用ModelArts VS Code插件進(jìn)行模型開(kāi)發(fā) 了解更多入門(mén)指引 精品教程助您快速上手體驗(yàn)
SDK文檔、SDK下載 課程學(xué)習(xí) 文字識(shí)別全景實(shí)踐課 采用直播教學(xué)+技術(shù)干貨形式，掃除OCR服務(wù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識(shí)：OCR與NLP的概念及其模型開(kāi)發(fā)，同時(shí)您也可以選擇體驗(yàn)和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門(mén)的端云協(xié)同AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
使用人臉比對(duì)，人臉?biāo)阉鲗?duì)來(lái)訪(fǎng)人員進(jìn)行分析，識(shí)別外來(lái)訪(fǎng)客與園區(qū)人員，進(jìn)行安全監(jiān)控。 表情識(shí)別 身份驗(yàn)證 考試防作弊 人臉閘機(jī) 電子考勤 園區(qū)出入管理 表情識(shí)別 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 快速入門(mén) 快速入門(mén) 如何在線(xiàn)調(diào)試人臉識(shí)別服務(wù)？ 調(diào)用API實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)功能 調(diào)用SDK實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)功能 查看更多 API參考 API參考
融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，方便治理，規(guī)?？蛇_(dá)千億級(jí) 快速關(guān)聯(lián)查詢(xún) 在海量知識(shí)中快速關(guān)聯(lián)查詢(xún)秒級(jí)響應(yīng)，搜索結(jié)果更準(zhǔn)確 學(xué)習(xí)路徑識(shí)別及推薦 通過(guò)知識(shí)點(diǎn)的先修關(guān)系，識(shí)別學(xué)習(xí)路徑，針對(duì)薄弱知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑推薦 互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，面對(duì)龐大的社交關(guān)系，媒體傳播網(wǎng)絡(luò)，幫助客戶(hù)快速、有效地發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中隱含的信息
人員，減少安全隱患。 金融在線(xiàn)開(kāi)戶(hù)和交易 保險(xiǎn)人臉核身 民事政務(wù)在線(xiàn)辦理 互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)管 O2O服務(wù)監(jiān)管 游戲防沉迷監(jiān)管 訪(fǎng)客實(shí)名認(rèn)證 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 快速入門(mén) 快速入門(mén) 人證核身服務(wù)功能介紹 調(diào)用API實(shí)現(xiàn)人證核身證件版（二要素） 調(diào)用SDK實(shí)現(xiàn)人證核身證件版（二要素） 查看更多 API參考
懂業(yè)務(wù)的數(shù)字員工：900+企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景模板，10000+數(shù)字員工全球?qū)嵺`沉淀。 ● 人人都是AI分析師：標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范引導(dǎo)，3套任職驅(qū)動(dòng)，3門(mén)必修課使能，上崗周期：2天~2周。 ● “難”選算法 到“易”選服務(wù)：69+API 22+SaaS服務(wù)，開(kāi)箱即用 ，支持針對(duì)不同場(chǎng)景，個(gè)性化二次訓(xùn)練。
能，幫助您快速開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。HCIP華為認(rèn)證IoT高級(jí)工程師配套課程。 物聯(lián)網(wǎng)高級(jí)開(kāi)發(fā)工程師學(xué)習(xí)路徑 華為認(rèn)證物聯(lián)網(wǎng)高級(jí)開(kāi)發(fā)工程師學(xué)習(xí)路徑是HCIP-IoT Developer V2.5職業(yè)認(rèn)證學(xué)習(xí)指引，通過(guò)階段性的學(xué)習(xí)，為物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者介紹物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)知識(shí)，終端及應(yīng)用側(cè)的相關(guān)知識(shí)。
最優(yōu)資源利用率40%~60%；WEB業(yè)務(wù)部署性能最優(yōu)提升95% 全棧自主創(chuàng)新 openEuler生態(tài)加持；主流軟硬件兼容；CentOS替代 安全可信 多種國(guó)密算法支持；等保2.0/CC EAL4+安全認(rèn)證能力 為什么選擇Huawei Cloud EulerOS 華為云服務(wù)全棧垂直優(yōu)化，打造ECS、CCE、數(shù)據(jù)庫(kù)等服務(wù)最佳競(jìng)爭(zhēng)力
2022-07-27 高毅勤：分子模擬結(jié)合深度學(xué)習(xí)在分子體系中的方法和應(yīng)用 高毅勤教授在2022《理解未來(lái)》科學(xué)講座中分享了《分子模擬結(jié)合深度學(xué)習(xí)在分子體系中的方法和應(yīng)用》報(bào)告。介紹了如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)克服傳統(tǒng)分子模擬的瓶頸、分子模擬結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、分子對(duì)接和化學(xué)反應(yīng)機(jī)理研究中的應(yīng)用等內(nèi)容。
可復(fù)用的多種Al資產(chǎn) 體系化課程、學(xué)術(shù)前沿論文 場(chǎng)景化的AI案例，助力Ai賦能千行百業(yè) 查看更多 學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開(kāi)發(fā)基本流程介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看更多 您感興趣的產(chǎn)品 您感興趣的產(chǎn)品 盤(pán)古NLP大模型 最貼合行業(yè)落地的NLP大模型
篩選服務(wù)，提升10倍篩藥效率 項(xiàng)目將一級(jí)序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的iPhord算法用于藥物靶點(diǎn)早期研究，藥物重定位AI預(yù)測(cè)算法，使用多組學(xué)自動(dòng)建模工具AutoOmics快速發(fā)現(xiàn)生物標(biāo)志物，用個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)整合算法FedAMP實(shí)現(xiàn)藥企數(shù)據(jù)高效安全整合等。 2021.05.06 深圳灣實(shí)驗(yàn)
對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)成本高、經(jīng)濟(jì)效益差 應(yīng)用場(chǎng)景 自然資源調(diào)查 通過(guò)遙感影像數(shù)據(jù)，利用人工智能AI技術(shù)， 收集大量識(shí)別對(duì)象的影像圖片，由機(jī)器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，分析比對(duì)，智能識(shí)別，發(fā)現(xiàn)地表變化情況，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)全區(qū)域識(shí)別對(duì)象的圖斑提取，從而實(shí)現(xiàn)大范圍自然資源快速普查 生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè) 利用遙感影像，
15 84.99 87.76 注冊(cè)會(huì)計(jì)師（CPA） 91.00 81.01 81.46 理財(cái)規(guī)劃師 89.49 82.03 80.00 稅務(wù)師 87.91 74.80 83.81 精算師-金融數(shù)學(xué) 71.59 34.09 79.55 經(jīng)濟(jì)師 95.96 92.12 92.88 證券從業(yè)資格
