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專業(yè)預測性算法支持，預集成工業(yè)領域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型，并結合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布來自：百科課程單元頁面 3、學習課程內容 在課程單元頁面，選擇想要學習的課程單元，點擊【開始學習】，進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面，點擊左側的目錄，可以切換課程的章節(jié)；點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后，點擊來自：云商店
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云知識 職業(yè)認證在線課程學習導讀 職業(yè)認證在線課程學習導讀 時間：2020-12-15 10:41:51 華為云學院提供了豐富的線上學習課程，課程采用視頻、文檔、測試題、動手實操等多種學習方式。通過本課程，讓開發(fā)者、伙伴、技術愛好者等全體用戶掌握在線學習職業(yè)認證的方法，了解職業(yè)認來自：百科![]()
來自：專題![]()
索需要學習的課程，進行在線學習與專題內容測試，學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案，點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”，打開微信掃描二維碼，拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后，點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目，來自：云商店![]()
像探索AD的影像學標記對AD早期識別和及時預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確性，推動和促進機器學習、深度學習等人工智能技術在腦科學、臨床輔診等智慧醫(yī)學產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應用。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)，參賽選手將基來自：百科![]()
全配置；支持TLS協(xié)議版本和加密套件的配置 助力企業(yè)安全合規(guī) 幫助企業(yè)滿足等保測評、IPv6防護，PCI-DSS等安全標準的技術要求 應用場景 防數(shù)據(jù)泄露 0Day漏洞修復 防CC攻擊 防網(wǎng)頁篡改 防數(shù)據(jù)泄露 惡意訪問者通過SQL注入，網(wǎng)頁木馬等攻擊手段，入侵網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫，竊取業(yè)務數(shù)據(jù)或其他敏感信息來自：專題![]()
全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺ModelArts 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(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式T來自：百科![]()
自然圖片中數(shù)百種場景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時用戶發(fā)送待處理圖片，返回圖片標簽內容及相應置信度。 圖像識別 Image 圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學習技術，可準確識別來自：百科![]()
真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習的輸入，對AI開發(fā)有至關重要的意義。 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，如計來自：百科![]()
0多個，聯(lián)合伙伴開發(fā)的的算法也超過了100個，覆蓋城市治理、應急管理、水治理等100多個細分場景，可以更全面地對城市中復雜多變的場景進行智能識別。 知識計算服務可以實現(xiàn)快速分析、精準分類。我們知道轄區(qū)居民可以通過電話、官網(wǎng)、郵箱等多渠道反饋民意訴求，知識計算服務結合自然語言處理(來自：百科![]()
據(jù)構建進行數(shù)理邏輯推算，輸出結果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計等近10種微調任務，覆蓋大部分視覺感知場景。 萬物檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行檢測，解決場景碎片化問題，無需提供訓練數(shù)據(jù)。 萬物分割來自：專題![]()
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