云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 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。

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云知识 对话机器人服务应用场景 对话机器人服务应用场景 时间：2020-09-16 14:44:13 对话机器人服务（Conversational Bot Service）是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答、智能质检、定制对话机器人和任务型对话等功能。

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。 华为机器视觉通过多年的技术积累与深刻的行业洞察，结合智慧地产园区建设的实践经验，提出地产视觉智能体的解决方案，利用5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发，打造端边云网协同的一体化智能系统，加速地产智慧园区的建设，提升园区管理效率，方便居民的日常生活。 华为机器视觉解决

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华为云计算 云知识 实战篇：让机器理解人类语言和语音 实战篇：让机器理解人类语言和语音 时间：2020-12-09 16:16:12 自然语言/ 语音交互 已然成为人机交互的下一个趋势，本课程理论知识结合案例和实操演练，带你体验 自然语言处理 技术和构建垂直领域智能对话机器人。 课程简介 本课程

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华为云计算 云知识 智能问答机器人应用场景 智能问答机器人应用场景 时间：2020-09-16 14:57:00 智能问答机器人帮助企业快速构建，发布和管理智能问答机器人系统，可应用于售后自动问答、坐席助手、售前咨询等场景 售后自动问答 智能客服场景中，使用智能问答机器人来自动回答客户对于

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云知识 对话机器人服务应用场景 对话机器人服务应用场景 时间：2020-09-16 15:02:10 对话机器人服务（Conversational Bot Service）是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答、智能质检、定制对话机器人和任务型对话等功能。

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AI开发平台 产品为用户提供一站式机器/深度学习解决方案。支持数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估、模型服务的全流程开发及部署支持，提供多样化建模方式，帮助用户快速创建和部署模型 AI开发平台产品为用户提供一站式机器/深度学习解决方案。支持数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估、模型服务的全流程

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实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介

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手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间：2021-04-27 14:56:49 内容简介： 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编

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护。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四种类型。选择不同类型的安全模型后，需要在方案内容中填写必要的配置信息，然后用于API设计中“安全方案”的引用。此外，每个安全模型的文档页面展示了所有引用该模型的API清单，便于后期维护。

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模型包规范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 • 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定为“config

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BS，从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型包结构示例（以TensorFlow模型包结构为例） 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。

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率和准确率。 华为机器视觉云服务总经理钱森水介绍，机器视觉是5G时代行业数字化的感知入口和数据载体。华为机器视觉通过专业的AI芯片、开放的OS和丰富的生态拓展了安防业务的深度和宽度，进入千行百业，与场景化业务融合，实现全息感知，成为行业数字化的抓手。 华为机器视觉充分考虑了环境对

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任务型对话机器人应用场景 任务型对话机器人应用场景 时间：2020-09-16 15:19:20 任务型对话机器人（TaskBot）精确理解对话意图和关键信息，可用于智能电话机器人，智能硬件，为企业软件或App添加新的语音交互方式等，让人机交互更自然，更智能 应用场景 话务机器人 提

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割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。 d) 资

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。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述方法都在

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智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型，进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中，配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明： 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设

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ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts训练中新增了超参搜索功能，自动实现模型超参搜索，为您的模型匹配最优的超参。Mod

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基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程，小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线

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所需的模型。 4.评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。往往不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 5.部署模型

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。 • 工厂建模能力：每家工厂的制造流程都不一样，一个可快速复制的产品必须包括工厂建模（计划/生产/质检等的管理模型），并依此输出相应的管理软件。前信建立了多种工厂模型，为快速实施打下了基础。 • 智能排单可用性：分析注塑机工作的业务逻辑，将注塑车间的实际生产模式转化数学上的关联

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