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來自：云商店一變革的破局之道。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云DevSecOps質量效能白皮書 目錄 01 華為云DevSecOps質量效能體系綜述 1.1 DevSecOps質量效能簡述 1.2 DevSecOps質量效能現(xiàn)狀 1.3 華為云DevSecOps質量效能方法論模型 1.4來自：專題
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億個新應用/ 服務，90% 的應用程序將是云原生應用程序。 馬上下載 更多白皮書資源下載 企業(yè)應用現(xiàn)代化白皮書 目錄 01 企業(yè)應用現(xiàn)代化綜述 1.1 應用現(xiàn)代化是高頻競爭時代企業(yè)的必然選擇 1.2 應用現(xiàn)代化典型特征及商業(yè)價值 1.3 應用現(xiàn)代化讓敏捷貫穿應用全生命周期 02來自：專題ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可適用于各種AI項目，如計算機視覺、自然語言處理、音視頻分析等；數(shù)據(jù)管理同時提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標注、來自：專題
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例 配置Android 環(huán)境 其他熱門問題 自然語言處理套件（使用文本分類工作流開發(fā)應用）:步驟1：準備數(shù)據(jù) 環(huán)境準備:資源準備 什么是 路網(wǎng)數(shù)字化服務 :為什么選擇路網(wǎng)數(shù)字化服務 OBS 目錄導入數(shù)據(jù)規(guī)范說明:文本分類 方案概述:方案優(yōu)勢 開發(fā)流程 開發(fā)流程 最佳實踐:基于IoT邊緣實現(xiàn)IT數(shù)采來自：云商店![]()
批量添加刪除存儲庫資源標簽:功能介紹 API概覽:TAG管理接口 批量刪除標簽:請求消息 支持審計的關鍵操作列表 標注數(shù)據(jù):修改標注 SFS授權項分類:共享標簽 文本分類:修改標注 管理節(jié)點標簽:添加/刪除節(jié)點標簽 批量添加或刪除單個實例的標簽:請求示例 管理節(jié)點標簽:添加/刪除節(jié)點標簽 命名實體:修改標注來自：百科![]()
服務:節(jié)點訪問（NodePort） 節(jié)點訪問（NodePort）:創(chuàng)建NodePort類型Service 添加節(jié)點:更多操作 創(chuàng)建標注作業(yè):文本（文本分類、命名實體、文本三元組） 標簽管理:已有集群的標簽管理 更改安全組:操作步驟來自：百科![]()
ModelArts數(shù)據(jù)管理提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可適用于各種AI項目，如計算機視覺、自然語言處理、音視頻分析等；同時提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標注、團隊標注來自：百科![]()
embedding、KG補全、基于KG的文本生成、KBQA（基于圖譜的問答）等多種場景；3）LLM+KG協(xié)同使用，主要用于知識表示和推理兩個方面。該文綜述了以上三個路線的代表性研究，探討了未來可能的研究方向。 知識圖譜（KG）和大語言模型（LLM）都是知識的表示形式。KG是符號化的知識庫，具來自：百科![]()
團隊標注：ModelArts提供了團隊標注功能，可以由多人組成一個標注團隊，針對同一個數(shù)據(jù)集進行標注管理。團隊標注功能當前僅支持“圖像分類”、“物體檢測”、“文本分類”、“命名實體”、“文本三元組”、“語音分割”類型的數(shù)據(jù)集。 模型開發(fā) 數(shù)據(jù)準備完成后，可進行AI模型開發(fā)。AI模型開發(fā)的過程，稱之為M來自：專題![]()
單情況。大語言模型功能可以自動學習語言的語法、語義和上下文信息，從而生成具有連貫性、邏輯性和合理性的文本，并支持在線百科回答、文本生成和文本分類等功能。助手管理功能則可以根據(jù)上下文提供專業(yè)建議，幫助企業(yè)更快速地回答問題。這些功能不僅可以滿足企業(yè)的基本需求，還具有靈活的定制和擴展能來自：專題![]()
AI智能翻譯助手 自動識別語言類型進行文本翻譯 立即體驗 營銷文案助手 營銷文案內容生成 創(chuàng)意生成 立即體驗 學術文獻綜述 自動檢索論文、提煉研究成果，生成結構化綜述報告 Deep Research 立即體驗 通用深度搜索 通過深度信息檢索與綜合分析，生成以洞察為導向的報告，為決策提供堅實的數(shù)據(jù)支撐來自：其他![]()
共建設水情綜述、水情信息、公共服務等共計3個主體服務，系統(tǒng)功能結構圖如下： 1. 綜合預警首頁綜合預警模塊通過地圖進行匯總展示，將所有站點位置在地圖上進行標注，通過不同的顏色區(qū)分站點的上線狀態(tài)。當點擊某一標注的站點圖標，可以查看站點水情數(shù)據(jù)。2.水情綜述 水情綜述模塊主要是對來自：其他![]()
分布式機器學習 Ray支持分布式訓練和調優(yōu)，可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型，使得模型訓練更加高效 大模型 使用大模型實現(xiàn)智能對話、自動摘要、 機器翻譯 、文本分類、圖像生成等任務 實時湖倉 提供標準SQL接口，用戶僅需使用SQL便可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)工程 高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，通過并行計算加速數(shù)據(jù)處理過程，如數(shù)據(jù)清洗、轉換和聚合來自：產(chǎn)品![]()
多應用場景全覆蓋，AI智能平臺助力業(yè)務成功 多應用場景全覆蓋，AI智能平臺助力業(yè)務成功 大模型 實現(xiàn)智能回答、聊天機器人、自動摘要、機器翻譯、文本分類等任務 自動駕駛 實現(xiàn)車輛自主感知環(huán)境、規(guī)劃路徑和控制行駛 AIGC 輔助創(chuàng)作文案、圖像、音視頻等數(shù)字內容 政府 提高公共服務的效率和質來自：產(chǎn)品![]()
問答系統(tǒng)：能夠回答用戶提出的問題，適用于客服、知識庫查詢等場景。 4. 情感分析：能夠分析文本中的情感傾向，適用于市場調研、輿情監(jiān)控等。 5. 文本分類：能夠對文本進行分類，適用于垃圾郵件過濾、新聞分類等。 6. 信息抽?。耗軌驈奈谋局刑崛￡P鍵信息，適用于數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜構建等。 方案架構來自：解決方案![]()
圍繞華為云新零售解決方案整體項目交付，基于華為云自身專業(yè)實踐，為企業(yè)提供端到端交付的專家服務，助力企業(yè)發(fā)展。服務綜述：華為云新零售解決方案-專家服務是華為提供的專業(yè)實施服務，基于華為云新零售解決方案，提供專業(yè)的客戶現(xiàn)場實施服務，包括但不限于客戶需求調研與識別，輸出IT需求設計方案來自：其他![]()
問答系統(tǒng)：能夠回答用戶提出的問題，適用于客服、知識庫查詢等場景。 4. 情感分析：能夠分析文本中的情感傾向，適用于市場調研、輿情監(jiān)控等。 5. 文本分類：能夠對文本進行分類，適用于垃圾郵件過濾、新聞分類等。 6. 信息抽?。耗軌驈奈谋局刑崛￡P鍵信息，適用于數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜構建等。 方案架構來自：解決方案![]()
圍繞華為云跨境電商平臺獨立站建站能力及服務生態(tài)，基于華為云自身專業(yè)實踐，為企業(yè)提供建站冷啟動和運營階段構建咨詢/顧問+運營項目管理專家服務，助力企業(yè)發(fā)展。服務綜述：為出海企業(yè)提供構建結構化、模塊化的服務框架，并根據(jù)客戶需求，提供相應的咨詢、顧問及培訓服務，同時可以根據(jù)客戶需求，提供從項目建立初期的市來自：其他![]()
際需求靈活調整資源。適用于如下等場景： 1、文本相似度計算：適用于搜索引擎、推薦系統(tǒng)等領域，幫助提升搜索結果的相關性和推薦準確性。 2、文本分類與聚類：廣泛應用于內容管理、輿情分析等場景，支持自動化的信息分類與主題發(fā)現(xiàn)。 3、自然語言處理任務：如情感分析、意圖識別等，助力企業(yè)更好地理解和利用非結構化數(shù)據(jù)。來自：解決方案
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