案和实践案例四个方面对知途教育与华为云深度合作下，产教融合的人才培养模式做了详细介绍。也针对直播间观众提出的相关问题做了深度解答。 直播精选问答： 1、Q：端云架构，是先学习端，还是先学习云？ A：没有明确界定，可以个人兴趣为主。如果先学习 云知识 ，能够自己改进算力模型并输出结果，

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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、

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时间：2021-01-06 10:15:15 视频监控 视频检测 人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生，为保证楼宇公共安全，禁止电瓶车进入，该产品采用AI智能算法，利用卷积神经网络技术，通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍： 应用场景： 随着

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准确率高、自主学习等特点。能够帮助企业节省客服人力，大大降低客服响应时间。 产品特性 敏捷构建 提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建 智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的 自然语言处理 算法

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/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL

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工程机械智能检测主要应用于智慧工地或道路管理，是基于智能摄像机的前端AI技术对现场的视频进行实时分析，基于大规模工程机械车辆图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部。 利用深度学习能力进行模型训练，实现了对工程机械车辆的检测，从视频目标分割和特征提取两个方面进行算法优化，提高运算效率，增强适用性，完成对工

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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、

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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 3、多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，

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，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过

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通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 服务咨询

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NVLink 32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。

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请参考以下指导在ModelArts上训练模型： 1、您可以将训练数据导入至 数据管理 模块进行数据标注或者数据预处理，也支持将已标注的数据上传至 OBS 服务使用。 2、训练模型的算法实现与指导请参考准备算法章节。 3、使用控制台创建训练作业请参考创建训练作业章节。 4、关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。

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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、

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使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 使用MindSpore开发训练模型识别手写数字 时间：2020-12-01 14:59:14 本实验指导用户在短时间内，了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程，并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。 实验目标与基本要求

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ModelArts分布式训练 ModelArts分布式训练 ModelArts提供了丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。也提供了分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/JupyterLab等开发工具中调试分布式训练。 ModelArt

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物研发的“快车”。 盘古人工智能 盘古登顶《Nature》 全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合，并通过持续学习吸收海量文本数据，不断提升模型的效果。

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基于大规模压板图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法实时检测各种压板的状态。 服务商简介 深圳市铁越电气有限公司成立于2000年初，注册资金9000万，总部位于深圳龙岗，是一家基于人工智能和巡检机器人为核心技

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