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ModelArts 高级工程师杜奇分享了一站式 AI 开发平台 ModelArts 的应用实践，据杜奇介绍，它能够为 AI 开发者提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端 - 边 - 云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI
【功能模块】mindspore【操作步骤&问题现象】1、仿照mindspore实验mindspore/course/unet代码做了图像分割实验，image为3×256×256图像，label为1×256×256图像，class为两类，用的cpu训练2、运行过程中报错[ERROR]
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modelarts开发的AI模型如何迭代？
k": 5 // 返回与查询向量最相似的5条记录 } } } ]); 四、RAG 在 MongoDB Atlas 的应用 1、RAG是什么 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术
使用Java如何获取GaussDB的Explain信息
制作AI换脸，需要哪些工具和技术
什么是迁移学习，如何在AI应用中实现？
数据500 张图 x 10 类， 共 5000 个样本易混淆类别举例：三明治 和 玉米饼冰激凌 和 土豆泥芒果班戟 和 鸡蛋布丁方案基于成熟模型进行迁移学习模型EfficientNet B3在 ImageNet 数据集上精度比较高输入图像尺寸 300参数少，训练快，部署快训练策略损失函数标签平滑
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【智慧工地视频监控管理】 视频监控查看、视频监控回放、AI危险源识别、AI应用总览。 通过视频监控+智能分析，判断主要出入口或特定场所是否佩戴安全帽。 当检测到未戴安全帽时立即报警，降低安全事故。可对重点区域部署徘徊监测功能，当发现有异常徘徊人员时主动触发报警。
本文主要结合作者之前的博客、"莫烦大神"的视频和AI经验介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。 基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来，共勉。
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创建AI应用创建正常部署在线服务时异常，图片如下：
当前的AI开发流程中，“模型训练”和“模型部署”阶段都已经有成熟的平台支撑，唯独“特征数据准备”阶段缺乏通用平台， 导致了“线上推理和线下训练的特征数据不一致”，“各算法模型独立开发，特征生产重复造轮子”，“特征工程投入时间多（占据算法开发耗时的60%-70%）”3个关键问题
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