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  • 文本糾錯深度學(xué)習(xí)模型 內(nèi)容精選 換一換
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    來自:百科
    發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。 ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI
    來自:專題
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    來自:專題
    nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件,并可以在昇騰AI處理器上獨立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負責(zé)加載和卸載離線模型,并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列,完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進行統(tǒng)籌
    來自:百科
    目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、內(nèi)容審核-文本、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進行檢測,準確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等,幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核,
    來自:百科
    age),基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案,準確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容,識別快速準確,幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化,自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣
    來自:百科
    時間:2020-09-24 17:33:40 定制 語音識別 ,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型??筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制,提升產(chǎn)品的人機交互體驗。 應(yīng)用場景: 語音客服質(zhì)檢 識別客服、客戶的語音,轉(zhuǎn)換為文本。進一步通過文本檢索,檢查有沒有違規(guī)、敏感詞、電話號碼等信息
    來自:百科
    方案概述:方案架構(gòu) 工作說明書:服務(wù)內(nèi)容 入門導(dǎo)讀 入門導(dǎo)讀 什么是工業(yè)數(shù)字模型驅(qū)動引擎:產(chǎn)品介紹 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn) 什么是 企業(yè)搜索 服務(wù) 方案概述:方案優(yōu)勢 文本摘要(領(lǐng)域版):響應(yīng)示例 記錄創(chuàng)建圖元:記錄創(chuàng)建圖元參數(shù)配置 記錄創(chuàng)建圖元:如何使用記錄創(chuàng)建圖元
    來自:云商店
    提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化, 機器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級
    來自:百科
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    云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設(shè)
    來自:百科
    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,物理模型設(shè)計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
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    準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。 響應(yīng)速度快:單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場景: 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論,智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論,保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。
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    準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。 響應(yīng)速度快:單張圖像識別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場景: 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論,智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論,保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。
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    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實體,并描述這些實體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    實時語音識別 、錄音文件識別有如下優(yōu)勢: 識別準確率高:采用最新一代語音識別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提
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    AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)
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    華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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