图片进行分类处理、输入图片预处理及输出图片数据的标识等。计算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数

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Moderation 时间：2020-10-29 14:35:57 内容审核 服务基于深度学习技术对图像、视频、文本内容中的不合规信息进行自动检测，方便用户对不合规信息快速处理，帮助用户提高审核效率。 产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。

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对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。 产品优势 灵活多样 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景。 生态优秀 完善的生

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P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL

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1.体验和分享ICT技术在行业的深度创新和最佳实践； 2.深度了解机器学习、深度学习、鲲鹏、昇腾、容器、微服务、DevOps、数据库、 区块链 、数据通信、移动边缘计算等ICT开放能力； 3.了解异构计算、量子计算、函数编程等前沿理论和未来技术； 4.深度参与openEuler、ope

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E CS 价格常见问题 云服务器使用时有什么限制？ 1、建议不要自行升级 弹性云服务器 的内核版本和操作系统版本，如需升级操作系统的主版本，例如从CentOS 7.2升级到Cent OS 7.3，请使用提供的切换操作系统功能。 2、建议不要卸载弹性云服务器上预装的性能辅助优化软件。 3、建议不要修改

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EdgeFabric）是基于云原生技术构建的边云协同操作系统，可运行在大量异构边缘设备上，并以轻量化的方式将丰富的AI、数据分析、中间件等应用从云端部署到边缘，满足用户对智能应用边云协同的业务诉求。 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）是基于云原生技术构建的边云协同操作系统，可运行在大量异构

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EdgeFabric）是基于云原生技术构建的边云协同操作系统，可运行在大量异构边缘设备上，并以轻量化的方式将丰富的AI、数据分析、中间件等应用从云端部署到边缘，满足用户对智能应用边云协同的业务诉求。 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）是基于云原生技术构建的边云协同操作系统，可运行在大量异构

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桶里的每个对象必须拥有唯一的对象键值。 2、Metadata：元数据，即对象的描述信息，包括系统元数据和用户元数据，这些元数据以键值对（Key-Value）的形式被上传到 OBS 中。 ①系统元数据由OBS自动产生，在处理对象数据时使用，包括Date，Content-length，Last-modify，ETag等。

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NVLink 32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

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网络、磁盘等）进行了虚拟化分配，然后通过这些虚拟化的硬件资源组成了虚拟机，并在上面运行一个完整的操作系统，每个虚拟机需要运行自己的系统进程。而容器内的应用进程直接运行于宿主机操作系统内核，没有硬件资源虚拟化分配的过程，避免了额外的系统进程开销，因此使得Docker技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。

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弹性云服务器是什么？ 时间：2020-01-03 03:11:41 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的最基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后，您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样，在云上使用弹性云服务器。弹性云服务

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P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL

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索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻

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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

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智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 内容审核-图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于 图像审核 能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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准确率高 基于改进的深度学习算法，检测准确率高 处理速度快 基于大规模GPU集群，快速识别敏感信息 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴、涉政敏感类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法，检测准确率高

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-本地网络可通外网。 -本地物理服务器为Linux操作系统，且满足以下版本要求： 1.EulerOS：支持的最低系统版本为EulerOS 2.2。 2.CentOS：支持的最低系统版本为CentOS 6.5。 3.RedHat：支持的最低系统版本为Red Hat Enterprise Linux

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分配，然后通过这些虚拟化的硬件资源组成了虚拟机，并在上面运行一个完整的操作系统，每个虚拟机需要运行自己的系统进程。而容器内的应用进程直接运行于宿主机操作系统内核，没有硬件资源虚拟化分配的过程，避免了额外的系统进程开销，因此使得Docker技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。 图3 传统虚拟化和容器化方式的对比

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备从 数据管理 与处理、模型开发与优化、模型部署与应用、系统运维与管理等全流程端到端AI应用开发部署支撑能力 Studio一站式人工智能开发与应用平台以数据闭环应用为导向，具备从数据管理与处理、模型开发与优化、模型部署与应用、系统运维与管理等全流程端到端AI应用开发部署支撑能力 Apulis

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P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL

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