信息、知识点碎片化，关联度不足 企业 知识图谱 方案优势 • 非结构化/半结构化/结构化异构源数据，一键生成知识图谱 • 数据更新自动捕捉，增量更新 • 智能阅读理解，加速信息与知识点获取 • 智能数据分析，可视化交互式展示 • 数据关联自动挖掘，增加查询的深度和广度 • 逻辑关系自动推理，发现数据背后的知识联系

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AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理

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于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布，支持多种计算资源进行模型开发与训练，以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能，支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版

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面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理，模型开发，模型训练，模型管理和部署上线流程。涉及计费项包括：模型开发环境（Notebook），模型训练（训练作业、可视化作业），部署上线（在线服务）。AI全流程开发支持公共资源池，专属资源池和EVS存储三类资源。 公共资源池

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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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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。 灵活 支持多种主流开

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提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取 图像搜索 结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 产品优势 搜索精度高 基于深度学习算法和 图像识别 技术，搜索精度高。 海量图像搜索 大规模搜索引擎支持亿级别图像搜索，秒级响应。 可定制化 提供定制化的场景搜索服务，使得搜索结果更准确。

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个或多个功能。 易上手 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。

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云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间：2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图，按选定的目标数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。 对于关系型数据库

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09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节

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测到煤气罐后自动告警提示同时截图存储，为管理人员及时处理提供依据，减少火灾隐患。 方案优势 1. 行业应用上算法开发经验积累丰富：算法会自动利用相关先验知识对深度学习模型的检测结果进行判别，排除误检测，准确可靠。利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术，可对厨房进行全天候智能监测。

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时间：2021-06-02 14:34:01 数据库 数据库设计中的物理设计阶段是指，在用户确认的逻辑模型基础上，以数据库系统运行效率，业务操作效率，前端应用效率等因素为出发点对模型进行的调整。面向物理实施过程的具体细节。最终目的是转化为目标数据库的可部署的定义语言（DDL）。 物理设计阶段的工作任务，包括但不限于：

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法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测跟踪，实现对人体倒地检测分析检测。 商品介绍 针对出现在视频画面中特定区域的人员进行倒地检测，算法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测、跟踪，实现对人体倒地检测分

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显著降低企业人力成本 优势 匹配精度高 智能问答机器人 服务融合机器学习、信息检索、深度学习等多种技术的智能语义匹配引擎，保证客服问题高精度命中，返回满意答案 知识闭环 智能 问答机器人 服务采用文本挖掘、关联规则等技术从日志、操作记录等多源数据中学习领域知识，强化问答知识库，提升问答效果

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少某一部分数据源，反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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云知识 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 【云小课】EI第27课模型调优利器-ModelArts模型评估诊断 时间：2021-07-06 15:57:56 AI开发平台 在训练模型后，用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据

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API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 立即使用 立即购买 什么是图像识别 媒资 图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。

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所需构建模型，将是物联网数据分析中的重要一环，特别是复杂的场景更是如此。 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理 按数据时效性分层处理，获得综合处理效率最大化 针对物联网数据要有数据清洗的必要手段。传统的ETL工具主要是针对结构化数据的处理，而物联网数据主要是非结构化或半结构化的数据，并且对清洗的实时性要求一般较高。

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华为云计算 云知识 数据模型类型有哪些 数据模型类型有哪些 时间：2021-05-21 10:15:21 数据库 数据系统 数据管理 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型：层次模型、网状模型和关系模型。 1、层次模型的数据结构就是一棵树形结构，目前还在使用的层次模型的一个实际案例就是

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华为云计算 云知识 模型转换及其常见问题 模型转换及其常见问题 时间：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将

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云知识 数据模型类型的对比 数据模型类型的对比 时间：2021-05-21 11:05:46 数据库 数据系统 数据管理 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型：层次模型、网状模型和关系模型。本文主要从数据结构、数据操作、数据联系及优缺点几个方面进行对比分析。 层次模型和网状模型查询效

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