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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助企业在各种场景中实现智能化，提高运营效率。通过API、SDK等工具，开发者可以轻松地将华为云EI集成到自己的应用程序中。此外，华为云还提供了一套完整的人工智能开发平台，包括模型训练、部署和管理等功能，使得企业和开发者能够快速地构建和优化自己的AI模型，以满足特定的业务需求。 具

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车路协同场景中重点推出智能卡口摄像机、毫米波雷达和智能交通微边缘ITS800高精拟合方案，通过雷视拟合技术，实现全天候感知，全方位检测，全实时解析，全要素采集，并通过RSU天线实时向附近车辆广播路侧信息，实现超视距预警，辅助驾驶决策。 路段中心使用的华为智能视频存储IVS3800

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本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练，快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络； 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试； 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。

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快速入门MindSpore可视化调试调优，优化模型效果。 实验目标与基本要求 1.掌握MindSpore可视化调试调优特性的使用方法 2.熟悉MindSpore可视化调试调优的功能及用途 实验摘要 操作前提： 1.运行训练脚本，查看训练情况 2.使用MindSpore可视化调试调优组件对训练过程进行观察 3.

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ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、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。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在Mo

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内容大纲： 1、广东工业大学先锋教师高怀恩计算机视觉理论基础； 2、MindSpore开源AI框架在个人PC环境上的部署安装； 3、根据已有的MobileNetV2预训练模型+猫狗数据集进行模型重训； 4、初识MindSpore Lite工具链； 5、完成模型转换并部署到手机端侧，实现猫狗识别。

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华为云ModelArts训练作业介绍 华为云ModelArts训练作业介绍 时间：2020-11-27 11:06:07 本视频主要为您介绍华为云ModelArts训练作业的操作教程指导。 步骤： 准备数据 创建训练作业 保存训练参数 创建TensorBoard 华为云 面向未来的智能世界，数字

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理支持的AI引擎。 从容器镜像中选择 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，可以通过模型镜像的方式将本地的模型导入ModelArts。通过配置健康检查，支持在线服务进行无损滚动升级。 从模板中选择元模型 因为相同功能的模型配置信息重复率高，ModelArts提供模型模板方便

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基于先进的Transformer架构对算法模型进行深度优化，机器翻译效果和速度业界领先 数据支持 专业译员团队支撑模型训练，20年积累的高质量翻译语料库 稳定可靠 基于企业级客户实践，经受复杂场景考验，华为云机器翻译服务已在多个场景中成功应用 独创技术 通过混合网络结构、受限解码、实时神经翻译等技术，大幅提升翻译质量

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基于先进的Transformer架构对算法模型进行深度优化，机器翻译效果和速度业界领先。 数据支持 专业译员团队支撑模型训练，20年积累的高质量翻译语料库。 稳定可靠 基于企业级客户实践，经受复杂场景考验，华为云机器翻译服务已在多个场景中成功应用。 独创技术 通过混合网络结构、受限解码

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华为云计算 云知识 AI开发的基本概念 AI开发的基本概念 时间：2020-09-09 15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标

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ers数据集对预置的模型进行重训练，快速构建花卉图像分类应用。 实验目标与基本要求 使用户掌握如何使用ModelArts服务进行数据集创建，预置模型选择，模型训练、部署并最终建立在线预测作业。 实验摘要 操作前提：登录华为云 1.准备数据 2.训练模型 3.部署模型 4.发起预测请求

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比于传统AI模型，原来几十个AI场景，需要几十个AI模型开发训练好几个月，现在只需要一个大模型就可以开发完成，训练时间只需几天。原来需要成千上万张样本开发的场景，现在也只需要十位数。 同时通过AI算法的商店——AI Gallery解决AI模型开发部署难、训练成本高的问题，让开发不

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象的范围上发生了变化，为“主要设备应采用必要的接地防静电措施”。范围的扩大，表明了该要求项强度的增强。 要求细化：如人员安全管理中的“安全意识教育和培训”，二级要求“应制定安全教育和培训计划，对信息安全基础知识、岗位操作规程等进行培训”，三级在对培训计划进行了进一步的细化，为“应

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第8章 语音识别 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。 产品详情立即注册一元 域名 华为 云桌面

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，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：掌握学习算法定义与机器学习的流程；了解常用机器学习算法；了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程 4. 其他机器学习重要方法 5

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华为云首席产品官 方国伟 企业研发人员在构建AIGC应用时更多关注开发部署门槛能否降低，更快的完成企业需求。运维人员要确保系统能够稳定运行，在业务量高峰时刻做到快速弹性，业务量小时节约成本，企业既能实现业务目标，又能保证系统可靠性高、成本较低。 为了更好的支撑AIGC应用，华为云提供了全域Serverless能力，推出了CCE

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该场景为最通用的场景，设备将数据上报到IoT平台，IoT平台对设备进行管理，同时针对不同的事件类型，转换数据推送到用户应用，同时应用可以将命令下发到IoT平台，平台可以缓存/实时下发命令给设备。 设备+ 物联网平台 +第三方云服务 该场景为数据流转换场景，设备将数据上报到IoT平台后，IoT平台对设备进行管理，同时可以根

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正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题，AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。

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上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识；促使KG能利用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看，大模型对知识的抽象程度高，泛化能力强，用户开箱即用，体验更好。且如果采用大模型+搜索的方案，用户更新知识的成本也较低，往知识库加文档

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