使用ModelArts中开发工具学习Python（高级） 中级 中级 基于深度学习算法的 语音识别 使用MindSpore进行可视化调试调优 基于昇腾AI处理器的算子开发 基于昇腾AI处理器的目标检测应用（ACL） 基于深度学习算法的语音识别 使用MindSpore进行可视化调试调优 基于昇腾AI处理器的算子开发

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。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现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

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支持发票基础信息、车辆信息等多项字段自动识别和结构化提取 签名和盖章自动检测 支持合同签名与盖章区域检测，提升合规审核效率 识别精度高 采用先进的深度学习算法，优化业务场景，文字识别精度高 3.医疗保险 自动识别医疗单据药品明细、年龄、性别等关键字段并录入系统，结合身份证、银行卡 OCR ，快速完成保险理赔业务

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，帮助用户进行资源匹配和运输成本的优化。同时，TMS系统支持集成科箭或者第三方TOS智能优化算法，通过智能配载和线路优化，实现智能调度。 多模式协同与实时跟踪 TMS云实现货物的实时跟踪和位置查询，提高配送服务水平，从而极大增强了市场竞争力。降低运输成本：通过路线优化、模式选择、

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难统计，管理者无法全局掌握各项作业的状态和进度；盘点效率低，工作量也很大，库存数据失去准确度。 华为云IoT边缘支持仓库自动资产盘点，物流跟踪实时闭环 随着线上购物的普及，“双十一”、“618”等大型购物节已经成为各大电商平台的促销日。数据显示，2021年双十一当天，全网包裹量高

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势，与交通行业深度融合，提供“感知-认知-诊断-优化-评价”体系化全流程的城市交通综合治理解决方案，让交通更智能，让城市更美好 区域信控优化 通过掌握城市交通历史通行规律，并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况，采用AI 图引擎 技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优

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快递100是一款基于大数据算法和智能分析的快递查询工具，可精确到小时级别，帮助企业快速预测快递寄出后的到达时间。通过出发地、目的地、下单时间等关键信息，快递100可预测快递的时效，为您的企业提供高效、可靠的快递查询服务。 二、产品亮点 大数据算法：快递100采用先进的大数据算法，结合人工智能

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MES有何作用？ 制造执行系统(MES) 是一种软件，可以监控、跟踪、记录和控制整个生产周期，优化制造流程。 这种软件有助于企业加强产品质量控制，延长资产正常运行时间，同时降低库存水平和成本。 MES 的一项重要优势是能够改善产品跟踪和记录，这对于必须满足合规性和透明度要求的制造商而言至关重要。

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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服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型（手写数字识别）

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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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定制语音识别，基于深度学习技术，提供针对特定领域优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。可根据客户特定需求深度定制，提升产品的人机交互体验。 产品特性 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景和语料进行优化，语音识别率达到业界领先 前沿技术 使用工业界成熟的算法，结合语音识别学术

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，KMS对密钥的所有操作都会进行访问控制和日志跟踪，提供所有密钥的使用记录，满足审计和合规性的要求。密钥对管理主要是SSH密钥对的服务，通过控制台创建的SSH-2密钥对仅支持RSA-2048加解密算法，外部导入的密钥对支持加解密算法为RSA-1024/2048/4096。 事件文

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提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建 智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的 自然语言处理 算法 接口丰富 提供问答，统计，知识库管理等接口，可快速集成于各业务系统、聊天工具 核心优势 智能的问答管理

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全违规并及时预警，预防数据泄露。 数据脱敏保护 通过多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，搭建数据保护引擎，实现非结构化数据脱敏储存，结构化数据静态脱敏，防止敏感数据泄露。 通过多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，搭建数据保护引擎，实现非结构化数据脱敏储存，结构化数据静态脱敏，防止敏感数据泄露。

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的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语言文字引擎以及通用业务执行引擎等，其中： 1、计算机视觉引擎面向计算机视觉领域提供一些视频或图像处理的算法封装，专门用来处理计算机视觉领域的算法和应用。 2、语言文字引擎面向语音及其他领域，提供一些语音、文本等数据的基础处理算法封装等，

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提供超全性能监控，用户可实时观测性能全貌，协助用户快速制定运维方案。 在稳定性方面，HE CS 由瑶光智慧云脑提供技术支撑。瑶光智慧云脑具有多目标优化能力，可将常用region、镜像等信息智能精准地推荐给用户。瑶光智慧云脑还具有资源精准画像与自学习能力，可提供智能优化建议、智能调优和

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embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA（基于图谱的问答）等多种场景；3）LLM+KG协同使用，主要用于知识表示和推理两个方面。该文综述了以上三个路线的代表性研究，探讨了未来可能的研究方向。 知识图谱 （KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库，具

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面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 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

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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。利用翻拍识别

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执行。 药物研发 提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物知识图谱，支撑药企高效的开展药物研发工作。 医疗智能体 将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。 临床研究 将高性能AI算法赋能临床研究，提供更高质量、更高效的研究方案，全

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方可以实时远程查看工程进度、实时监测施工环境，有效地提升了项目管理的智能化水平。 玩法二 基于场景的硬件深度集成 除了解决方案应用开发外，峰杰还可以根据实际场景，将摄像机深度融合到产品解决方案中。 例如：由于管道施工的移动性特点，安防设备需要跟随施工的进度不断推进，为此峰杰开发出

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