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万洲嘉智智慧园区运营管理平台(四统一版)
三维可视 5.1 基础3D应用 "场景显示：支持三维模型、影像、地形、矢量显示，多层叠加。放大缩小旋转：对3D视窗显示区中对象的放大（缩小）显示操作，另可通过向前（向后）滑动鼠标滚轮实现连续放大作用；场景向右向左旋转。为三维模型添加标注|全屏俯瞰场景视图区|用户可以对全貌、局部进行360度无死角浏览。"6
商家： 万洲嘉智信息科技有限公司 交付方式：iot￥74000.0/年三维可视 5.1 基础3D应用 "场景显示：支持三维模型、影像、地形、矢量显示，多层叠加。放大缩小旋转：对3D视窗显示区中对象的放大（缩小）显示操作，另可通过向前（向后）滑动鼠标滚轮实现连续放大作用；场景向右向左旋转。为三维模型添加标注|全屏俯瞰场景视图区|用户可以对全貌、局部进行360度无死角浏览。"6
￥74000.0/年 -
【云驻共创】揭秘元宇宙背后最炫科技风：数字经济时代，元宇宙发展解决方案及核心技术
流量明星受合作期限限制。 单次合作无法长期累积品牌资产。 解决方案： 基于华为的数字人生产线帮忙客户生成数字人模型。 基于数字人模型再结合机车制作宣传海报及宣传视频。 客户收益： 通过引入自创虚拟偶像，拥有对虚拟偶像的高度掌控权，保证与品牌的高度结合性。
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华为云发布EI工业智能体2.0，加速工业场景AI落地
业界首个可支持多种语言的机理模型开发的平台，可基于知识图谱进行工业机理模型开发。支持各种模型标准库，可将各行业的机理模型变成工业智能体可识别的算子，并通过华为云知识图谱强大的知识管理能力，将复杂的行业机理变为可查、可取、可用、可分享的知识。目前各行业机理模型正在导入中，以钢铁行业为例，已经实现了500多个机理模型的导入。
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该API属于APIHub22573服务，描述: 修改一个要素(当要素类型为点、线、面、文本、复合数据集或纯属性表数据集、三维模型数据集时)接口URL: "/iserver/services/{workspacename}/rest/data/datasources/name/{d
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该API属于APIHub160310服务，描述: 修改一个要素(当要素类型为点、线、面、文本、复合数据集或纯属性表数据集、三维模型数据集时)接口URL: "/iserver/services/{workspacename}/rest/data/datasources/name/{
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ExecuteTextCompletion 通用文本 - API
该API属于PanguLargeModels服务，描述: 给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全,还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。接口URL: "/v2/{project_id}/pools/{poo
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AI系统创新Lab_News_全面解读文本情感分析任务
评价对象的识别，第二个是情感识别。评价对象识别包括评价对象词抽取和评价对象词分类，情感识别包括评价词抽取和评价正负面分类。具体例子如图 7所示。之所以要识别出对象词和评价词，是为了能够基于属性正负面过滤的时候可以高亮相应的评价文本片段。 图7：评价对象和评价词和类别识别例子 本文
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roma华为视频分析测试桩 人脸库新增 白名单拒绝（租户Hi-gwdl）
是否是哪里需要授权？
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人脸检测示例运行时报错 “getpkt_1 succ, remote socket is close”
【问题现象】执行运行脚本运行时，报如下错误：mindstudio@ascend-HP-ProDesk-600-G4-PCI-MT:~/test0512/sample-facedetection-master$ bash run_facedetectionapp.sh 192.168
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【Atlas200DK】人脸检测报错：Send detection data failed for buffer is full
进行人脸检测时，刚开始，界面会出现摄像头的画面，能正常检测，过一会儿就报错：
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【知识点】沃土数字平台@园区—通过平台资产快速搭建园区人脸AI应用
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MjM5OTYzNA==&mid=2247485240&idx=1&sn=c6697bde3c1eae1b2116c58c596fea97&chksm=906cf645a71b7f53e4ec8a1f1f6
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华为云论文被人工智能顶级期刊IEEE TPAMI接收
ts训练服务，向模型中引入人工先验知识，提升模型精度；并计划应用于ModelArts推理服务，帮助定位当前模型存在的问题，确定后续进一步优化的思路。 受益于深度学习技术的突破，图像分类、物体检测等传统计算机视觉任务的精度也得到了大幅度的提升，但是由于深度学习模型的复杂性，目前关于
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华为云数仓硬核技能--第二期性能调优
候才想到去优化这些点。二、模型优化对于模型优化而言，必须要按照什么方式进行设计以及模型必须是什么样子的，其实没有一个定性的结论。这里也只是给出一些建议和想法。对于数仓的建模而言，其实可以分为3NF建模和维度建模等，而推荐使用维度建模方式，可以按照星型模型或者雪花型架构的方式去建模
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【华为云专家文章迁移计划】如何计算边缘计算的成本
)范围内，而计算密集型负载可能在200公里至300公里(120至180英里)范围内。 这两个数字都高于边缘计算的信号范围。例如，定期引用的模型会在每个蜂窝通信塔台上部署一个边缘计算微型数据中心。虽然蜂窝通信塔台的最大辐射范围为70公里(45英里)，但在人口稠密的地区，它们通常相距
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【精选单品】算力共享——以更经济的方式实现全通道目标识别，抓拍摄像机秒变识别摄像机
利用算力协同融合，充分利用目标识别摄像机，将算力共享给其他支持目标抓拍的摄像机，从而以更经济的方式实现全通道目标识别（NVR800支持挂载的所有摄像机同时开启目标识别）。 在算力共享
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【身份证识别】基于matlab GUI形态学二代身份证号码识别系统【含Matlab源码 948期】
为特征，还有字 符的笔画密度特征、外围特征、统计特征等；在字符识别这一步中常见的方法有：结构模式识别、统计模式识别、统计识别与结构识别的结合、人工神经网络、基于改进 Adaboost的方法等。 图 1 身份证号码识别技术的基本原理图 本文在获取字符的灰度图像后，在灰度多值化的基
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Prompt-“设计提示模板：用更少数据实现预训练模型的卓越表现，助力Few-Shot和Zero-Shot任务”
ASK][MASK]这破笔记本速度太慢了，卡的不要不要的。[SEP] 这就是我们最终输入给模型的样本。 1.1.3 mlm loss 计算 下面就要开始进行模型微调了，我们喂给模型这样的数据： [unused1][unused2][unused3][unused4][unu
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NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理
受限于模型规模，模型可能出现幻觉性问题。其中由于DPO模型生成的回复内容更长，更容易出现幻觉。我们也将持续进行MiniCPM模型的迭代改进； 为了保证在学术研究用途上模型的通用性，我们未对模型进行任何身份认同训练。同时由于我们用ShareGPT开源语料作为部分训练数据，模型可能会输出类似GPT系列模型的身份认同信息；
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图数据建模从关系型数据到图数
即将关系数据库模式建模，使之形成图。 预备知识：熟悉图模型并安装neo4j服务 2、导RDBMS数据到Neo4j 2.1、RDBMS数据集 用到的数据集是NorthWind dataset（点击下载），该数据库的E-R图如下： 2.2、构建图模型 当将E-R模型转换成图模型时，需要遵守如下规则：
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基于VI-LayoutXLM的发票关键信息抽取
文本检测模型训练教程，按照训练数据格式准备数据，并完成该场景下垂类文本检测模型的微调过程。 4.2 文本识别 本文重点关注发票的关键信息抽取模型训练与预测过程，因此在关键信息抽取过程中，直接使用提供的文本检测与识别标注信息进行测试，如果你希望自定义该场景的文本检测模型，完成端到
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