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成长地图 | 华为云 医疗智能体 医疗智能体（EIHealth）基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组分析、药物研发、临床研究三个领域提供专业AI研发平台。
什么是医疗智能体 医疗智能体（EIHealth）平台是基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组分析、药物研发和临床研究三个领域提供的专业AI研发平台。平台提供大量相关模型、算法及数据资源，是一站式的医疗研发平台。
提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相应服务并购买套餐包，操作请参考开通智驾模型微调服务、开通我的模型和购买套餐包。 在使用模型微调、2D图像生成之前，需要用户授权访问用户的OBS对象存储服务。
欢迎使用医疗智能体服务 医疗智能体（EIHealth）平台是基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组分析、药物研发和临床研究三个领域提供的专业AI研发平台。
3D回放 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置（低配）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。
前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置（最低配置）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。
语音标注任务 语音标注任务是指对单段落语音或多段落进行语音标注，提供单段落和多段落语音标注模板工具，通过管理平台进行标签和属性的配置，支持智能语音交互场景下每一个细分环境的标注，也支持整个交互闭环的整体标注。
在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，用户可直接在线使用，持续迭代提升自动驾驶安全性。 父主题： 关于Octopus
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。
更多 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。
单击左侧工具栏“智能缩框标注”（快捷键b）。 图2 选择标注工具 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 图3 选择标注类别 框选标注物。 图4 框选标注物 调整三视图。
平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。
智能缩框标注：智能缩进标注框。 添加/删除锚点：锚点可辅助确认车辆的大小。 根据标注规范，进行标注。 修改标注框。 根据标注对象不同，修改方式也有所不同。修改方式可参考以下示例。
针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击，华为云在遵从法律法规业界标准的基础上，以安全生态圈为护城河，依托华为独有的软硬件优势，构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任，如图1所示。 华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。
软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。
软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。
无 从上至下依次是： 标注 智能缩框标注 标注：在标注类别中选择标注框，进行普通3D框标注。 智能缩框标注：可根据框选范围内点云大小智能缩进标注框。 标注：V 智能缩框标注：B 从上至下依次是： 旋转 旋转90° 旋转180° 旋转点云图像。长按图标或快捷键点云图像会一直旋转。
提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 模型微调：模型微调是在不依赖训练服务的情况下对模型进行二次训练，达到二次调优的效果。 场景识别：支持选择本地图片自动识别场景，生成场景信息。
说明 PERFORMANCE_UNSPECIFIED 0 未定义 PERFORMANCE_SAFETY 1 安全性 PERFORMANCE_REGULATION 2 合规性 PERFORMANCE_COMFORT 3 舒适性 PERFORMANCE_INTELLIGENCE 4 智能型
通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。
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