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華為云計算 云知識 查詢賬戶資源標簽ListDomainTags 查詢賬戶資源標簽ListDomainTags 時間：2023-10-23 14:59:29 功能介紹 查詢賬戶資源標簽 調試 您可以在API Explorer中調試該接口，支持自動認證鑒權。API Explorer來自：百科
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華為云計算 云知識 AI容器具備哪些優(yōu)勢？ AI容器具備哪些優(yōu)勢？ 時間：2021-04-13 17:51:58 容器云 容器安全 鏡像服務 鏡像 AI容器用Serverless的方式提供算力，極大方便算法科學家進行訓練和推理。 AI容器原生支持TF，Caffe，MXNET，py來自：百科華為云計算 云知識 什么是KataContainer？ 什么是KataContainer？ 時間：2021-03-05 19:55:20 云計算 容器云 云服務器 Kata containers是OpenStack基金會發(fā)布的開源容器項目，提供直接在裸機上運行容器管理工具并實現(xiàn)工來自：百科
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『Astro 輕應用』（即『Astro Zero』）：多模態(tài)數(shù)據(jù)庫，寬窄表相結合；統(tǒng)一的OSQL引擎；基于元數(shù)據(jù)的代碼生成；智能業(yè)務邏輯代碼生成；AI智能體感化，提升體驗與產(chǎn)品邊界；集成數(shù)據(jù)融合、分析、決策等BI能力。 『Astro 大屏應用』（即『Astro Canvas』）：來自：百科![]()
時習知助力基礎軟件暑期高校實踐訓練營賦能高校學生 時習知助力基礎軟件暑期高校實踐訓練營賦能高校學生 時間：2024-08-09 19:07:37 華為云時習知咨詢入口>> 為助力基礎軟件生態(tài)人才培養(yǎng)，聯(lián)合華為ICT大賽官方組織增設基礎軟件賽道，特別面向高校開展暑期實踐訓練營。本次活動吸引全國來自：百科![]()
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實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎AI開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科![]()
為什么選擇華為云數(shù)字內容生產(chǎn)線 云上一站式自助服務平臺，簡單高效 云上一站式自助服務平臺，簡單高效 從模型訓練到內容生成，端到端自助服務 支持批量生成數(shù)字人訓練，任務管理可視化 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領先 數(shù)字人口型更精準，業(yè)界領先 AI自矯正，口型精準匹配準確率95%+ 母語一次訓練多語言適配，語言泛化能力強來自：專題![]()
500，將模型部署為邊緣服務 Atlas人工智能計算平臺，是基于華為昇騰系列AI處理器，打造面向“端、邊、云”的全場景AI基礎設施方案。配合Atlas系列邊緣設備，華為云智能邊緣服務（IEF）和AI開發(fā)平臺（ModelArts）結合，將構建的AI模型快速部署至Atlas設備中，滿足在安防、交通、社區(qū)、園區(qū)、來自：專題![]()
非易事：理想的AI模型依賴海量的數(shù)據(jù)訓練，從而提升AI判斷結果的準確性（即：參數(shù)合理分布）。雖然在AI for code領域，有大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)對外開放使用，但出于場景落地、準確率提升，數(shù)據(jù)控制者必須推斷數(shù)據(jù)意圖，另作標記、篩選、提煉、過濾后再復用，其間涉及繁重的訓練、業(yè)務校正、場來自：百科![]()
華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期 時間：2020-12-08 18:07:49 天津鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽第二期以訓練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓，并輔以大賽為成果檢驗，訓賽結合，以訓促賽。本期為第二期。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期 時間：2020-12-08 18:03:36 天津鯤鵬訓練營鯤鵬應用開發(fā)者大賽第一期以訓練營為活動載體，組織鯤鵬賦能培訓，并輔以大賽為成果檢驗，訓賽結合，以訓促賽。本期為第一期。 【賽事簡介】來自：百科![]()
教融合，華為聯(lián)合華為授權培訓合作伙伴，舉辦2019華為中國區(qū)大學生ICT大賽。人工智能測試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽，共設一項實踐命題，參賽選手在華為線上AI開發(fā)平臺Modelarts上完成數(shù)據(jù)準備、訓練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務預測截圖給出預測結果。完成實驗操作并發(fā)布預測結果的選手，將獲得200分附加分。來自：百科
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