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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)建模和模型訓(xùn)練 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 實(shí)戰(zhàn)篇:給機(jī)器一雙“慧眼”,看懂文字、圖像視頻 實(shí)戰(zhàn)篇:給機(jī)器一雙“慧眼”,看懂文字、圖像視頻 時間:2020-12-16 14:21:14 給機(jī)器一雙“慧眼”,看懂文字、圖像視頻,讓機(jī)器擁有一雙火眼金睛。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括: OCR 技術(shù)識別文
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    OCR服務(wù)二次開發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟悉文字識別行業(yè)趨勢挑戰(zhàn)及相關(guān)場景解決辦法; 2、熟悉華為云文字識別OCR知識體系; 3、通過模型訓(xùn)練,了解OCR開發(fā)邏輯。 課程大綱 第1章 OCR服務(wù)介紹 第2章
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)建模和模型訓(xùn)練 相關(guān)內(nèi)容
  • 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過去現(xiàn)在的狀態(tài),采用時間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測回歸分析等預(yù)測推理方法,預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務(wù)運(yùn)維效率,降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時間,節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)
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    了大幅節(jié)省。結(jié)合華為云 FunctionGraph 的技術(shù)優(yōu)勢靈活調(diào)度機(jī)制,該企業(yè)實(shí)現(xiàn)了資源利用率提升 30%,成本降低 40%的顯著成果。這一案例充分證明了華為云 FunctionGraph 為企業(yè)帶來的實(shí)際價值效益。 華為云 FunctionGraph 打破了 AIGC
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)建模和模型訓(xùn)練 更多內(nèi)容
  • MRS 服務(wù)、HBase等數(shù)據(jù)平臺。 安全穩(wěn)定、降低成本 一站式的服務(wù)能力穩(wěn)定的數(shù)倉服務(wù),讓云上數(shù)據(jù)萬無一失;免自建大數(shù)據(jù)集群、免運(yùn)維,極大降低企業(yè)建設(shè)數(shù)倉成本。 圖2云上數(shù)據(jù)平臺 基于行業(yè)領(lǐng)域知識庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型算法,幫
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    設(shè)備長時間連接平臺,在設(shè)備上量后,對平臺性能擴(kuò)展性要求高 客戶收益 · 多種傳感器基于邊緣網(wǎng)關(guān)接入,邊緣網(wǎng)關(guān)預(yù)集成平臺Device SDK,簡化接入難度 · 平臺支持億級海量連接百萬級高并發(fā),可保證大量設(shè)備接入設(shè)備長時間連接 · 企業(yè)可以隨時隨地查看電梯數(shù)據(jù)使用情況,及時了解電梯維保信息,也便于統(tǒng)一監(jiān)管
    來自:專題
    期識別及時預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準(zhǔn)確性,推動促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù),參賽選手將基于該數(shù)據(jù)集開發(fā)、訓(xùn)練模型,并將
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    華為云計(jì)算 云知識 使用建模軟件進(jìn)行物理化 使用建模軟件進(jìn)行物理化 時間:2021-06-02 14:53:49 數(shù)據(jù)庫 使用建模軟件來進(jìn)行邏輯建模物理建模,有如下的優(yōu)點(diǎn): 功能強(qiáng)大而豐富; 正向生成DDL,反向解析; 在邏輯模型物理模型中自由切換使用視圖; 全面滿足建模中的各種需求,高效進(jìn)行建模。
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    安全組是一個邏輯上的分組,為同一個虛擬私有云內(nèi)具有相同安全保護(hù)需求并相互信任的 彈性云服務(wù)器 GaussDB數(shù)據(jù)庫 實(shí)例提供訪問策略。為了保障數(shù)據(jù)庫的安全性穩(wěn)定性,在使用 GaussDB 數(shù)據(jù)庫實(shí)例之前,您需要設(shè)置安全組,開通需訪問數(shù)據(jù)庫的IP地址端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應(yīng)用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公
    來自:專題
    華為云計(jì)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(shí)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計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計(jì)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(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對有意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(yàn)證,限制操作權(quán)限
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    華為云計(jì)算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是范式化過程相反的過程技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    華為云計(jì)算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    實(shí)戰(zhàn)派帶你云上體驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí),不會算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)講解及實(shí)操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    對象存儲功能名稱-權(quán)限管理 OBS 通過 IAM 權(quán)限、桶/對象策略ACL三種方式配合進(jìn)行權(quán)限管理。您可以通過IAM自定義策略授予IAM用戶細(xì)粒度的OBS權(quán)限,也可以對桶對象設(shè)置不同的策略及ACL來控制桶對象的讀寫權(quán)限。 OBS通過IAM權(quán)限、桶/對象策略ACL三種方式配合進(jìn)行權(quán)限管理。您可以通過
    來自:專題
    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進(jìn)行注冊設(shè)
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    ?????????????????????????????????????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢Volcan
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    數(shù)據(jù)智能搜索運(yùn)營監(jiān)控。 數(shù)據(jù)服務(wù) 標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺,提供一站式數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)、測試部署能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)敏捷響應(yīng),降低數(shù)據(jù)獲取難度,提升數(shù)據(jù)消費(fèi)體驗(yàn)效率,最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn)。 智能數(shù)據(jù)湖 DAYU集成了豐富的數(shù)據(jù)引擎,支持對接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù),例如 DLI
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    華為云IoT設(shè)備管理服務(wù) 設(shè)備接入服務(wù) 合一后的差異點(diǎn)是什么? 設(shè)備管理服務(wù)設(shè)備接入服務(wù)合一后,主要有以下變更點(diǎn): 功能:全新升級后的設(shè)備接入服務(wù)(IoTDA),整合了原設(shè)備接入服務(wù)設(shè)備管理服務(wù)的功能,新用戶只需開通設(shè)備接入服務(wù),即可同時使用設(shè)備接入設(shè)備管理的全部功能。 計(jì)費(fèi)
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    智能標(biāo)注有兩種類型: “主動學(xué)習(xí)”表示系統(tǒng)將自動使用半監(jiān)督學(xué)習(xí),難例篩選等多種手段進(jìn)行智能標(biāo)注,降低人工標(biāo)注量,幫助用戶找到難例。同時,可選擇“快速型”或“精準(zhǔn)型”的算法類型。“快速型”僅使用已標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練;“精準(zhǔn)型”會額外使用未標(biāo)注的樣本做半監(jiān)督訓(xùn)練,使得模型精度更高。 “預(yù)標(biāo)注
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    常指標(biāo)數(shù)據(jù)(電池、發(fā)動機(jī),輪胎胎壓、安全氣囊等健康狀態(tài))的采集分析,及時將維保建議回饋給車主。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)分析免搬遷:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDS中存放車輛車主基本信息, 表格存儲 CloudTable中存放實(shí)時的車輛位置健康狀態(tài)信息, 數(shù)據(jù)倉庫 DWS中存放周期性統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)。通過DLI無需數(shù)據(jù)搬遷,對多數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦分析。
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