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一句话识别将口述音频转换为文本,通过API调用识别不超过一分钟的不同音频源发来的音频流或音频文件。适用于语音搜索、人机交互等语音交互识别场景。 一句话识别将口述音频转换为文本,通过API调用识别不超过一分钟的不同音频源发来的音频流或音频文件。适用于语音搜索、人机交互等语音交互识别场景。
5职业认证学习指引,通过阶段性的学习,为物联网开发者介绍物联网的基础开发知识,终端及应用侧的相关知识。 Huawei LiteOS设备开发实战 本课程主要内容包括Huawei LiteOS简介、华为云物联网平台介绍、内核开发实战、LiteOS移植、设备调测。通过深入分析实战案例智慧农业的代码,轻松掌
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现更改对端IoT平台的目的 API 物联网平台把自身丰富的管理能力通过API的形式对外开放,包括产品管理、设备管理、设备组管理、标签管理、设备CA证书管理、设备影子、设备命令、设备消息、设备属性、订阅管理、规则管理、批量任务等,帮助用户快速构筑基于物联网平台的行业应用。 SDK
Cassandra实现对关注、发帖、点赞等操作存储。平滑的弹性扩展可急速应对社交热点的流量冲击。 优势 高并发写入 该场景下数据量大,写入能力要求高。LSM tree的存储引擎,对高写入场景有很好的效果。 分钟级弹性扩展 支持分钟级扩容,对社交场景的突发流量热点可以及时响应。 物联网:数据高并发、性能高可靠
for PostgreSQL实例规格,变更后即刻按照变更后的实例规格的价格计费。 • 扩容存储空间:您可以根据业务需求增加您的存储空间,扩容后即刻按照新的存储空间计费。您需要注意的是存储空间只允许扩容,不能缩容。您每次扩容的最小容量为10GB。 续费 如需续费,请进入“续费管理”页面进行续费操作。
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虽然深度学习等人工智能算法在医学图像上的研究已取得巨大进步,但目前在脑疾病的脑影像数据上的研究和应用尚待突破,已知的学习算法对于阿尔茨海默病和轻度认知损害的区分能力还有待提升,人们仍在努力探索何种影像学指标能作为用于疾病的诊断和疗效评价的标志。 26 04月 2021 2021-04-26
部网络产生的流量不计费。 您可以通过RDS for SQLServer提供的价格计算器,选择您需要的实例规格,来快速计算出购买实例的参考价格。 计费模式 提供按小时、按月、按年的计费方式供您灵活选择,使用越久越便宜。 • 包年/包月:这种购买方式相对于按需付费提供更大的折扣,对于长期使用者,推荐该方式。
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基于政企知识进行模型训练,通过对话交互,精准获取用户需求的信息,提高知识获取效率,带来有温度的人工智能服务体验。 智能创意营销 轻松完成多种风格类型的写作,提供创意的商业文案,帮助产品吸引更多的潜在客户,释放无穷创作活力。 行业API助手 轻松集成和调用接口,打通应用的最后一公里,提升整个业务系统的性能和效率。 行业研发助手
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
代码解释方面,综合评估会有50%的效率提升! • 刚开始接手项目代码的时候能够带来极大的帮助,能够快速读懂别人写的不好懂的代码。 • 代码解释方面,综合评估会有50%的效率提升! @程序员阿Q • 提交MR前,自行通过工具检视优化,极大提高代码review效率。 • UT生成覆盖率挺高的! • 目前编码的问题,直接问CodeArts
解决方案: 统一的设备发放服务 通过统一的设备发放服务,企业客户可集中配置和管理全球设备的发放策略。发放服务和跨区域的IoT平台深度集成,自动完成设备信息的发放,并完成对端侧设备的启动引导,实现设备安全可靠的按业务目标上线,最大程度降低人为干预发生错误的可能。 更安全的设备身份发放和鉴权方式
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三招搞定!RDS for SQL Server实例上各种T-SQL语句的运行问题,你也是高手 随着华为云RDS for SQL Server的用户越来越多,很多的小伙伴对于自己云上的数据库实例,在运行过程中产生的各种问题如何快速有效的进行排查,定位,优化? RDS for SQL Server导入导出迁移方案
日志结构化是以日志流为单位,通过不同的日志提取方式将日志流中的日志进行结构化,提取出有固定格式或者相似程度较高的日志,过滤掉不相关的日志,以便对结构化后的日志按照SQL语法进行查询与分析。 可视化 可视化提供对结构化后的日志字段进行SQL查询与分析的功能。对原始日志结构化后,等待1~2
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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