多种能力的AI机器人，赋能不同行业客户。 对话机器人服务包含以下几个子服务： 智能问答机器人（ QABot ） 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产品售后支持，使用方法，疑难解答等问询，显著降低企业人力成本。 坐席助手：智能问答机器人可实时理解呼叫中心

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从MindSpore手写数字识别学习深度学习 从MindSpore手写数字识别学习深度学习 时间：2020-11-23 16:08:48 深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。 语音识别 、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个

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份方式、安全管理措施、什么是性能管理；数据库的重要基本概念（实例、连接、会话、表空间、schema等），以及各数据库对象的使用方法。 立即学习 最新文章 什么是华为云关系型数据库 事务隔离级别有哪些 事务具有哪些特征 常见的约束类型有哪些 索引方式有哪些

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华为云计算 云知识 离线模型推理流程介绍 离线模型推理流程介绍 时间：2020-08-19 17:10:49 离线模型加载完成后，就可以实现模型的推理功能。在离线模型的生成和加载过程中，都没有使用具体的待处理数据，仅仅是通过软件栈对模型中算子和计算流程实现了一种构造、编排、优化、

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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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时得到机器翻译结果。 多语种翻译 目前支持中英互译，后续将提供更多语种间翻译能力。 机器翻译 NLPMT 机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速翻译能力，通过API调用即可实现源语言文本到目标语言文本的自动翻译 立即使用服务咨询 [

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实战派带你云上体验机器学习，不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括：人工智能发展历程及行业应用介绍，机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用，及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节

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云知识 什么是智能问答机器人 什么是智能问答机器人 时间：2020-09-16 14:52:09 智能问答机器人简称QABot，可帮助企业快速构建、发布和管理智能问答机器人系统。能够快速应用至售后自动回答、坐席助手、售前咨询机器人等场景。 提供问答引擎、机器人管理平台来方便客户快

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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主要介绍数据库设计的方法基础及相关概念。 立即学习 最新文章 替换VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查询Volcan

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程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。 基因组学研究：通过基因测序和分析、生物和医疗信息等海量数据的快速分析，可实现精准医疗；同时在药物研发

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华为云计算 云知识 存储容灾服务：让容灾触手可及 存储容灾服务：让容灾触手可及 时间：2020-12-14 16:52:10 存储容灾服务（Storage Disaster Recovery Service）提供跨可用区RPO=0的虚拟机级容灾保护，可大幅降低企业容灾TCO，简化

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理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 数据库介绍 本课程主要介绍什么是数据库、数据库的发展历史及关系型数据库架构和主要应用场景。 立即学习 最新文章 “云上中台 • 重明”：让数据成为企业核心生产力 创建 DDS 只读节点，轻松应对业务高峰 【云小课】如何初步定位GaussDB(for

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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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子参数 说明 精度评估 图像类别分布 不同类别图片数量的统计值。 混淆矩阵 混淆矩阵可帮助您了解分类错误的出现位置 召回率 召回率，正确预测的正例数和实际正例总数的比值，这个值越大代表漏检的概率越小。计算公式R=TP/(TP+FN)，即混淆矩阵中某一列预测正确的个数除以该列的样本和。

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低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 优势 灵活定制 可基于计算模式，

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