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- 多模態(tài)大模型 內(nèi)容精選 換一換
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『Astro 輕應(yīng)用』（即『Astro Zero』）：多模態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，寬窄表相結(jié)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(wù)邏輯代碼生成；AI智能體感化，提升體驗(yàn)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(yīng)用』（即『Astro Canvas』）：靈活的來(lái)自：百科手部多模態(tài)識(shí)別包括指紋識(shí)別、指靜脈識(shí)別、手部多模態(tài)識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等功能，可應(yīng)用于身份認(rèn)證、智能手勢(shì)交互、互動(dòng)娛樂(lè)等場(chǎng)景。一、功能說(shuō)明：1.指紋1比1：傳入兩張含有指紋特征的圖像數(shù)據(jù)，服務(wù)對(duì)兩張指紋圖像中的生物特征進(jìn)行比對(duì)，返回比對(duì)分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)越高表示越相似。2.指靜脈1比1：傳入兩來(lái)自：其他
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面部多模態(tài)識(shí)別即人臉、虹膜多模態(tài)識(shí)別，是融合人臉、虹膜及其他面部深度特征，對(duì)兩份生物信息進(jìn)行1:1比對(duì)，計(jì)算相似度，以分析判斷是否來(lái)自同一個(gè)人。有效解決復(fù)雜場(chǎng)景中識(shí)別精準(zhǔn)、體驗(yàn)友好、等核心問(wèn)題，對(duì)支持強(qiáng)隱私、高安全性場(chǎng)景具有獨(dú)特性能力。一、功能說(shuō)明：1.虹膜識(shí)別1比1：傳入兩張含來(lái)自：其他圖3 多圖例子 圖4 純文本例子 表1 多模態(tài)大模型體驗(yàn)中心參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 說(shuō)明 溫度 用于控制生成文本的多樣性和創(chuàng)造力。調(diào)高溫度會(huì)使得模型的輸出更多樣性和創(chuàng)新性。 核采樣 控制生成文本多樣性和質(zhì)量。調(diào)高核采樣可以使輸出結(jié)果更加多樣化。 輸出最大token長(zhǎng)度 用于控制模型生成回來(lái)自：幫助中心
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測(cè)概覽。 其中，各評(píng)測(cè)指標(biāo)說(shuō)明詳見多模態(tài)大模型評(píng)測(cè)指標(biāo)說(shuō)明。 多模態(tài)大模型評(píng)測(cè)指標(biāo)說(shuō)明 多模態(tài)大模型支持人工評(píng)測(cè)、自動(dòng)評(píng)測(cè)，各指標(biāo)說(shuō)明如下。 表1 多模態(tài)大模型評(píng)測(cè)指標(biāo)說(shuō)明 模型類型 評(píng)測(cè)指標(biāo)（人工評(píng)測(cè)） 指標(biāo)說(shuō)明 多模態(tài)大模型 平均分?jǐn)?shù) 模型生成句子與實(shí)際句子基于評(píng)估指標(biāo)得到的評(píng)分后，統(tǒng)計(jì)平均得分。來(lái)自：幫助中心![]()
致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件 致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件包含面向中小企業(yè)組織的A6+，面向中大型企業(yè)和集團(tuán)型企業(yè)組織的A8+，幫助大中小型企業(yè)快速構(gòu)建統(tǒng)一信息門戶、多系統(tǒng)集成整合、協(xié)同共享應(yīng)用等。 了解詳情 云市場(chǎng)免費(fèi)試用中心 0元體驗(yàn) 最新文章 【精選企業(yè)應(yīng)用】全民戰(zhàn)疫時(shí)期，企業(yè)遠(yuǎn)程辦公如何更高效？ 華來(lái)自：云商店![]()
模型訓(xùn)練”，可進(jìn)行如下操作： 克隆。單擊操作列的“克隆”，參照創(chuàng)建圖像問(wèn)答大模型訓(xùn)練任務(wù)填寫參數(shù)，可以復(fù)制當(dāng)前訓(xùn)練任務(wù)。 停止。單擊操作列的“停止”，可以停止處于“排隊(duì)中”或“運(yùn)行中”狀態(tài)的任務(wù)。 重試。單擊操作列的“重試”，可以重試處于“失敗”狀態(tài)的節(jié)點(diǎn)，重試該節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練。 刪除。單擊操作列的“刪除”，可以刪除當(dāng)前不需要的訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：幫助中心![]()
單擊進(jìn)入“訓(xùn)練結(jié)果”頁(yè)簽，單擊“發(fā)布”。 圖2 發(fā)布模型 填寫資產(chǎn)名稱、描述，選擇對(duì)應(yīng)的可見性，單擊“確定”發(fā)布模型。 發(fā)布后的模型會(huì)作為模型資產(chǎn)同步顯示在“空間資產(chǎn) > 模型”列表中。 父主題： 訓(xùn)練圖像問(wèn)答大模型來(lái)自：幫助中心![]()
查看多模態(tài)大模型部署任務(wù)詳情 部署任務(wù)創(chuàng)建成功后，可以查看大模型部署任務(wù)詳情，具體步驟如下： 登錄ModelArts Studio平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型部署”，完成創(chuàng)建多模態(tài)大模型部署任務(wù)后，可以查看模型的部署狀態(tài)。來(lái)自：幫助中心![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來(lái)自：百科![]()
華為云零信任能力成熟度模型白皮書 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 本白皮書將零信任能力成熟度評(píng)估從理論轉(zhuǎn)化為用于指導(dǎo)實(shí)操的具體框架，幫助企業(yè)識(shí)別當(dāng)前零信任的成熟度等級(jí)，并為企業(yè)下一階段零信任能力演進(jìn)的戰(zhàn)略規(guī)劃提供指導(dǎo)。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 目錄來(lái)自：專題![]()
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與職能職位。 致遠(yuǎn)組織模型堅(jiān)持“以人為中心”的理念，設(shè)計(jì)了集團(tuán)、單位、部門、人員組織機(jī)構(gòu)樹，提供職務(wù)級(jí)別、崗位和各種業(yè)務(wù)角色的自定義，并且支持對(duì)人員、部門、崗位、單位的自定義描述，并支持一人多崗、一人多單位兼職、內(nèi)部人員和外部人員的區(qū)分機(jī)制，這種組織結(jié)構(gòu)模型可以長(zhǎng)期支持組織管理的需要。來(lái)自：云商店![]()
盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu) 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu)來(lái)自：產(chǎn)品![]()
：數(shù)據(jù)分層、輕量化加載，流暢處理裝配體，精確捕捉干涉位置并標(biāo)識(shí)亮顯；8、多系統(tǒng)、跨平臺(tái)：支持Windows、Linux系統(tǒng)，Web版助力跨平臺(tái)設(shè)計(jì)；9、多種結(jié)構(gòu)分析類型：支持線性靜力分析、線性屈曲分析、模態(tài)分析、穩(wěn)態(tài)/瞬態(tài)熱傳導(dǎo)分析等，滿足不同場(chǎng)景應(yīng)用需求。 中望3D平臺(tái)設(shè)計(jì)軟件對(duì)于企業(yè)有哪些價(jià)值？來(lái)自：專題![]()
面向生成式AI浪潮，元戎通用Serverless將持續(xù)聚焦技術(shù)創(chuàng)新，突破大模型推理服務(wù)實(shí)例快速?gòu)椥?、分布式KV Cache池化管理、多模型混部高效協(xié)同調(diào)度、超大規(guī)模分布式訓(xùn)練高可用性等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)筑大模型推理和訓(xùn)練的高性能、低成本、高可用性關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。 通過(guò)這些創(chuàng)新，元戎將助力來(lái)自：百科![]()
要趨勢(shì)。 然而，在實(shí)際智能化開發(fā)過(guò)程中，企業(yè)往往面臨以下困難： 大模型部署成本高，行業(yè)定制復(fù)雜 大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，且需要專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理，不同行業(yè)對(duì)模型的需求差異大，需要針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào)，開發(fā)一個(gè)智能化應(yīng)用門檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開發(fā)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 支持“一云多芯”，降低混合部署成本 華為云Stack支持“一云多芯”，降低混合部署成本 時(shí)間：2023-01-19 15:50:34 云計(jì)算 混合云 華為云Stack作為華為云在政企市場(chǎng)的解決方案，是政企客戶智能升級(jí)的首選平臺(tái)。隨著政企客戶數(shù)字來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺(jué)感知 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺(jué)感知 時(shí)間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí)，容易導(dǎo)致系統(tǒng)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)大屏開發(fā)用AI效率翻倍！華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手，這波操作太震撼了！ 數(shù)據(jù)大屏開發(fā)用AI效率翻倍！華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手，這波操作太震撼了！ 時(shí)間：2025-03-27 16:02:29 Hey，開發(fā)者們！發(fā)布一則最新消息，那就是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手的版本發(fā)布了！來(lái)自：百科
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