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将中文文本切分成以独立的词为单位的序列 将中文文本切分成以独立的词为单位的序列 词向量 将自然语言中的词进行向量化表示，输入文本语料库，输出每个词的词向量表示 将自然语言中的词进行向量化表示，输入文本语料库，输出每个词的词向量表示 命名实体识别 挖掘出文本中的实体，如人名、机构名、地名等
采用深度卷积神经网络算法与海量训练样本，生成的预测模型识别精度高，支持实时检测 采用深度卷积神经网络算法与海量训练样本，生成的预测模型识别精度高，支持实时检测 简单易用 提供符合RESTful的API访问接口，使用方便，用户的审核系统可快速集成 提供符合RESTful的API访问接口，使用方便，用户的审核系统可快速集成
场景介绍 通过对销售数据的实时分析，快速了解产品的销售情况，制定更加有效的销售策略 场景特征 ①实时分析：支持实时数据分析，帮助企业掌握销售情况，快速响应市场变化 ②销售趋势分析：通过分析历史销售数据，BI工具可以帮助识别销售趋势，销售情况，从而帮助企业做出更准确的库存和生产计划 库存管理
Notebook编程环境的操作 了解详情 最佳实践 最佳实践 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。
场景概念识别 基于对视频中的场景信息的分析，输出丰富而准确的概念、场景标签 基于对视频中的场景信息的分析，输出丰富而准确的概念、场景标签 人物识别 基于对视频中的人物信息的分析，输出准确的人物标签 基于对视频中的人物信息的分析，输出准确的人物标签 视频OCR 识别视频中出现的文字内容，包括字
双重加密 芯片和国密算法双重加密，保证终端的数据安全 芯片和国密算法双重加密，保证终端的数据安全 一人一机 数据私钥内置在华为手机安全的麒麟芯片中，没有私钥的手机无法读取加密信息，确保安全 数据私钥内置在华为手机安全的麒麟芯片中，没有私钥的手机无法读取加密信息，确保安全 一话一密
城市数据空间CDS白皮书 了解详情 政务数据之道白皮书 了解详情 政务数据安全建设指南 了解详情 基于公共数据授权运营的数据流通建设白皮书 了解详情 1对1咨询华为云专属顾问，了解适合自己的产品推荐方案 免费咨询
Storage 架构，多个无状态的计算节点，共享一个有状态的分布式存储引擎。 集群动态负载均衡，由内部 proxy 集群提供数据的动态负载均衡，计算层资源利用率高。 一键下发任务，计算资源分钟级扩容，存储空间秒级扩容。 灵活完善的解决方案满足多行业需求 灵活完善的解决方案满足多行业需求 物联网
万物检测 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 可根据提示对图片中的目标进行检测，解决场景碎片化问题，无需提供训练数据。 万物分割 可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。 可根据提示对图片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等场景应用。
依赖关系的构建任务按照有向无环图（DAG）的方式组装起来，BuildFlow将会按照构建的依赖关系并发进行构建。 Gcc/Clang构建加速 Gcc/Clang构建加速是指通过分布式编译、增量编译等技术，实现对软件编译过程的效率提升，支撑企业研发过程的快速迭代，缩短产品的上市周期。
在提供了一键开启的智能场景的同时，平台也开放了丰富的算子选项，使得客户可在“自定义场景”中自主控制推荐流程，定制深度贴合业务的推荐应用。 在提供了一键开启的智能场景的同时，平台也开放了丰富的算子选项，使得客户可在“自定义场景”中自主控制推荐流程，定制深度贴合业务的推荐应用。 多路召回
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淀了海量的研发数据，构建高质量的训练数据，让模型“天生”就有高质量 华为在30年ICT场景有丰富研发经验。持续深入的数字化和可信变革沉淀了海量的研发数据，构建高质量的训练数据，让模型“天生”就有高质量 深厚的软件分析与安全可信基座 借助可信变革，依托研发工具链，积累深厚的软件分析
提供“产品基线库、版本分支、测试计划”三层用例管理和评估能力，支撑团队间作业的高效协同 ● 亿级测试资产的管理与跨版本复用，满足复杂产品多版本并行研发交付的场景，提升测试资产复用率 极速自动化测试 ● 通过Yaml、Json文件自动生成测试用例，在脚本中填写需要请求的URL，设计测试前置步骤/测试步骤/后置步骤
基于下游任务数据集的元特征，可通过预训练的搜索推荐模型，得到更适配的预处理方式和基模型集合。 基于下游任务数据集的元特征，可通过预训练的搜索推荐模型，得到更适配的预处理方式和基模型集合。 动态图驱动的模型融合 通过动态图对选择的基模型输出结果进行融合，得到基模型的最佳融合方式，进一步提升任务性能。
Transformer基本框架，对输入的13×1440×721×5的高空变量和1440×721×4的地表变量进行关联训练，精准识别大气中不同高度的气象特征和相互关系 使用3D Earth-Specific Transformer基本框架，对输入的13×1440×721×5的高空变量和1440×721×4的地表变
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支持本地或使用其他工具开发的算法上传至ModelArts中统一管理；支持订阅AI Gallery中的算法构建模型 训练管理 支持基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练；支持使用以下三种方式开发模型：订阅算法、自定义算法、自定义镜像 AI应用管理 支持将训练作业中得到的模型、本地开发的模型部
动切换为主节点，保证数据库的高可用。 单机版 单机版只有1个主节点，没有只读节点。单机版无需处理多个节点之间的同步协作，易满足ACID事务需求。 独享版 一主多读部署模式，最多支持15只读。完全独享的CPU和内存，性能长期稳定，不会因为物理机上其它实例的行为而受到影响，适用于对性能稳定性要求较高的应用场景。
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