华为云开发者沙龙-深圳站 演讲嘉宾：林旅强

是直接对接到底层的，大家只要使用就可以直接做模型的训练；第四步模型部署，模型训练好之后就可以做模型的部署，也就是部署到华为云上面；第五步，模型部署好之后，就可以将AI的能力集成在里面，或是在端侧部署。（二）如何在华为云中找到ModelArts在华为云界面中有一个EI企业智能，左侧有一个AI服务，AI服务中的EI

盘古大模型驱动的企业级搜索，让搜索更懂你

ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？

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超分辨经典模型：多链路深层网络——DRRN

沿着残差学习和递归学习的成功道路，DRRN进一步玩出了残差学习与递归学习的新花样，它与上文提到的几种模型的对比如下： DRRN与其它模型的结构对比图(a)是ResNet的简化网络结构，它的残差结构是局部的，绿色虚线框表示残差单元。图(b)是VDSR的网络结构，紫色的线表示全局跳跃

自动学习声音分类的任务，训练作业失败，请专家解答

分享对于训练 Transformer 的任务来说，逐层解冻的必要性

该论文指出，并不一定需要进行逐层解冻。作者发现，在所有的对比基准任务上，尽管逐层解冻确实在调优阶段带来了一定的速度提升，但是它会造成少许的性能下降。参考论文：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text

如何使用AI进行医学领域的META分析

筛选的过程中，需要两位工作者同时筛选，耗时费力，因为要进行大量的文字阅读筛选工作，随着精力的消逝，文献筛选的质量呈现下滑趋势，能否有一种AI模型进行精准的文章筛选，为高质量meta提供文献基础。

【Ascend】【CANN20.1】Mindstudio模型转换报错“realpath is empty”

使用Mindstudio转换官网例程里的resnet50.pb模型，报错E19000: Path[/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/20.1.rc1/x86_64-linux/opp/op_impl/custom/ai_core/tbe/config/ascend310]'s

ModelArts AI市场算法迁移检测 SWDA 使用指导

py）和其他运行模型必备的文件。4. 模型导入准备好模型及相关的必备文件后，您可以将生成的模型导入至ModelArts模型管理。具体操作如下：（1）在ModelArts控制台的左侧导航栏点击“模型管理” -> “模型”，点击右侧页面中的“导入”。在导入模型页面填写名称，选择元模型来源，可

【AI基础】特征工程（上）之特征选择

里用到树模型了？决策树模型分为树的生成和树的剪枝两个阶段，在树的生成阶段采用的是贪心策略，可以看做是基于统计量的。而“模型学习”的过程，更多的是树的剪枝。当然，如果把这种方法看做是基于模型的特征选择，也完全没有问题。 基于模型的特征选择基于模型的特征选择，可以直接根据模型参数来选

深度学习在网络拓扑优化中的应用：智能化网络管理的新前沿

以平均延迟为优化目标 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=50

【部署功能】模型格式到底是pt还是pth

部署的时候模型格式要求是.pth，但是按照官方推荐的保存方法，不是会保存成.pt吗？【截图信息】

Jerry带您了解Restful ABAP Programming模型系列之二：Action和Validation的实现

相信通过Jerry的前一篇文章 30分钟用Restful ABAP Programming模型开发一个支持增删改查的Fiori应用，想必大家对Restful ABAP Programming模型已经有了一个最基本的了解吧？ 简单回忆一下，我们在前一篇文章里，在SAP云平台ABAP编

深度解析BERT：从理论到Pytorch实战

来。 预训练和微调 BERT模型的成功很大程度上归功于其两阶段的训练策略：预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。下面我们会详细地探讨这两个过程的特点、技术点和需要注意的事项。 预训练（Pre-training） 预训练阶段是BERT模型训练过程中非常

Mindspore的快速上手

度学习框架的第三期训练营。在这次训练营中，mindspore由上次的0.3版本迅速的增加到了0.6版本。课程安排是这样的：第一天：1、快速上手mindspore指南2、学习mindspore训练yolov3模型。3、如何快速用Mindspore训练bert模型4、用Mindspore

华为云首次解读高可用模型，以确定性运维保障云上稳定可靠

“用数学工具解决工程问题”，建立云系统和云应用的高可用模型      设计确定性高可用架构，首先要解决的就是如何度量的问题。在架构设计中，华为云使用了系统可用度评估模型，该模型是由三个决定性因素构成：失效率，即中断次数；恢复时长，包括发现时

什么是AIGC

个基于AIGC技术的Minecraft人工智能体环境，能够让人工智能体自主学习并完成任务。 视频制作：AIGC可以用于视频特效和剪辑中，如Adobe Premiere Pro利用AI技术简化了视频素材的选择、处理、色彩调整等操作，提高了视频制作速度和质量。 设计创新：AIGC可以

【MindSpore易点通】循环神经网络系列之神经网络模型

需要样本集(x,y)。如果想要预测的输出是有多个分类的,那么这种神经网络就比较适合,例如检测一张数字图片,就有两个输出。总结神经网络模型是人工智能最基础的模型，它的创新是受益于神经科学家对大脑神经元的研究。神经网络通过我自学习的方式可以获得高度抽象的信息，以及手工特征无法获取到的特征，

深度学习技术在测井数据分类与识别中的应用

metrics=['accuracy']) 然后，我们可以使用准备好的训练数据对模型进行训练。 model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) 模型评估与预测: 训练完成后，我们可以使用测试数据 对模型进行评估，并计算准确率和其他指标。 score

Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(4)—人脸识别

本篇博文是Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统的收官之作，在人脸识别原理到数据采集、存储和训练识别模型基础上，实现人脸识别，废话少说，上效果图： 案例引入  在Python+OpenCV实现AI人脸识别身份认证系统(3)——训练人脸识别模型中主要讲述神经网络模型的训练过程，使用OpenCV模块中的LBPH（LOCAL