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，特別是深度學習的大數據集，讓訓練結果可重現。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架，更高效更易用，大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力，通過來自：百科ModelArts有什么優(yōu)勢 時間：2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺 ，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科
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支持GPU NVLink技術，實現GPU之間的直接通信，提升GPU之間的數據傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力，適用于AI深度學習、科學計算，在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現出巨大的計算優(yōu)勢。 P2v型 彈性云服務器 的規(guī)格來自：百科![]()
OCR ），支持 表格識別 、文檔識別、網絡圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動化識別，自適應分析各種版面和表格，快速實現各種文檔電子化。 通用類 OCR（ General OCR ），支持表格識別、文檔識別、網絡圖片識別、手寫文字識別、智能分來自：專題![]()
AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理來自：專題![]()
品從多個電商平臺上獲取價格信息，綜合分析價格對比和價格趨勢，為商品購買提供價格決策； 圖片抓?。鹤ト√囟愋突蛘咛囟ㄖ黝}的圖片，可以用來個人收藏，也可用于AI圖像分析的圖片資源庫。我們今天要學習的，正是這一類。 Python網絡爬蟲技術原理及基礎 網絡爬蟲技術的原理涉及三部分：P來自：百科![]()
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造個性化自適應學習平臺，實現課內學習向課外學習的延展，幫助每個學生實現彈性有效的針對性自主學習； 區(qū)域網絡學習中心功能框架 （2）家庭教育 通過建設家庭教育平臺，讓家長通過家庭教育的系統學習，擁有親子教育能力、自我管理能力、經營幸福家庭的能力。 （3）老年開放學院 老年教育作為終來自：云商店![]()
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1.體驗和分享ICT技術在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實踐； 2.深度了解機器學習、深度學習、鯤鵬、昇騰、容器、微服務、DevOps、數據庫、 區(qū)塊鏈 、數據通信、移動邊緣計算等ICT開放能力； 3.了解異構計算、量子計算、函數編程等前沿理論和未來技術； 4.深度參與openEuler、ope來自：百科![]()
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化UI測試功能編程。 2 目標檢測技術在隱私合規(guī)檢測領域的應用 深度學習中的目標檢測，主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結構上，Faster來自：百科![]()
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