，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。 2. 针对客户需求进行定制化功能开发：针对不同行业应用需求，

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Standard专属资源池训练 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户，本文提供端到端案例指导

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灵活的数据处理能力：平台支持结构化、非结构化数据，矢量特征流，多模态数据，并能够构建 知识图谱 ，提供训练和运行环境，满足各种数据处理需求。4. 模型训练和管理：平台提供模型训练场，支持交互式模型开发和可视化建模，能够为AI开发者提供在线的交互式开发环境，方便模型训练和管理。5. 模型仓库和算法仓库：模型仓库和算法仓库能

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Flow可以通过语境分析了解用户需求，并根据预设规则或学习过程进行相应操作，甚至预测用户可能的下一步行动。无缝集成从原始输入到最终输出的统一完成环境下，减少结果转移导致的误差。且内置多种识别模型便于二次训练，结合多场景智能学习训练构建『华为云Astro』产品组合方案，高度实现企业办公自动化。

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10:09:17 语音交互 包括以下子服务： 定制 语音识别 （ASR Customization，ASRC）：基于深度学习技术，提供针对特定领域（如快递行业）优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。 定制语音识别包含 一句话识别 、录音文件识别功能。支持热词定制。 实时语音转写（Real-time

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华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间：2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下： 名称定义：逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名；物理模型需要考虑到数据库产品限制，比如不能出现非法字符，不能使用数据库关键词，不能超长等约束；

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据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES 电商推荐 RES+媒资应用场景

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影像的阿尔茨海默病早期识别准确性，推动和促进机器学习、深度学习等人工智能技术在脑科学、临床辅诊等智慧医学产业的发展和落地应用。本次大赛共开放了2600例多中心、多图谱的脑影像特征数据，参赛选手将基于该数据集开发、训练模型，并将模型部署在华为云ModelArts平台进行判分排名，大

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内容审核-文本是什么 时间：2020-09-16 10:28:34 内容审核-文本Moderation(Text)，基于华为自研的深度学习和内容审核模型，可自动识别出文本中出现的涉政、色情、广告、辱骂、灌水等内容，帮助客户降低业务违规风险，净化网络环境，提升用户体验 功能描述 政治敏感检测

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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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智能配置个性化推荐应用，无需用户配置一键开启。提供猜你喜欢、关联推荐、热门推荐三种模式，实现互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等多场景覆盖。 标准接口 提供标准REST接口，便于嵌入业务系统。 精准推荐 内置 数据管理 ，可从海量数据中挖掘用户兴趣，实时捕捉兴趣变化，配合自

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的整个过程： 数据接入阶段：数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入 数据准备阶段：缺少统一数据模型，需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段：海量数据查询效率低下，数据多份存储、数据管理成本高昂 数据分析阶段：不同类型数据分析数据源不同，形成数据孤岛、存在大量数据搬迁

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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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华为云计算 云知识 雪花型模型 雪花型模型 时间：2021-06-02 14:23:10 数据库 雪花型模型是直接面对报表类型应用常用的模型结构，因为事实表的维度展开以后和雪花结构一样而得名，是在OLAP应用中，尤其是报表系统中会经常遇到雪花模型的情况。如下图即一个雪花模型。 图中，保存度

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件工程1.0到软件工程3.0时代，当GPT一类大模型发布之后，软件工程发生革命性的变化、出现软件新范式ML-DevOps（机器学习驱动研发和运维）：模型驱动开发、模型驱动运维，未来软件的形态将是“软件即模型（SaaM）”，在大模型底座上软件效能和质量将得到极大提升。 同济大学特聘教授

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的发现火灾隐情。 立即购买 烟火监测产品 烟雾火焰检测 烟雾火焰检测算法适用于室内、园区等低空场景， 采用自定义深度学习网络及区域回归算法，高效提取烟雾、明火火焰特征； 对低空场景中的烟雾火焰目标进行检测， 并定位目标在画面中的位置，进行及时有效的报警。 查看详情 煤气罐识别 煤

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二进制SCA检测处理流程： 从检测流程和方法中可以看出特征库中保存的特征来源并没有规定一定从二进制文件中生成，而是只要满足特征库中的特征必须和二进制中生成的特征要一致，因为计算相似度时其中一个输入的特征是从二进制文件中提取到的。很明显特征库中特征来源无非就2条路径：一条来自二进制文件，另外一条那就是来自生成二进制的源代码。

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是对访问频率过快的IP直接粗暴封禁，而是综合URL请求、响应码等分布特征判断异常行为，恶意特征攻击100%拦截针对请求中的常见头部字段，如IP、URL、User-Agent、Referer、参数中出现的恶意特征配置访问控制，提供对海量恶意IP黑名单、恶意爬虫库的封禁能力。 3、H

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件工程1.0到软件工程3.0时代，当GPT一类大模型发布之后，软件工程发生革命性的变化、出现软件新范式ML-DevOps（机器学习驱动研发和运维）：模型驱动开发、模型驱动运维，未来软件的形态将是“软件即模型（SaaM）”，在大模型底座上软件效能和质量将得到极大提升。 同济大学特聘教授

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3、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。 4、掌握分类问题，数据挖掘等相关知识及应用。 课程大纲 第1章 机器学习概述 第2章 有监督学习-线性回归 第3章 有监督学习-逻辑回归 第4章 有监督学习-KNN 第5章 有监督学习-朴素贝叶斯 第6章 有监督学习-SVM 第7章

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云知识 什么是产品模型 什么是产品模型 时间：2020-09-09 14:43:48 产品模型用于描述设备具备的能力和特性。开发者通过定义产品模型，在 物联网平台 构建一款设备的抽象模型，使平台理解该款设备支持的服务、属性、命令等信息，如颜色、开关等。当定义完一款产品模型后，在进行注册设

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