作业互评的开始日期即作业ᨀ交的截止日期，截止时间是互评截止日期。在作业互评阶段，学生可以看到自己需要评价的作业以及自己作业的评价状态。 图 查看互评作业 点击【我评价的作业】按钮即可查看需要评价的作业，并且批阅该作业。 【第三步：看到成绩】 互评计分规则：学生作业成绩=所有互评分数的平均分-待评作业份数*5%*作业总分

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时间：2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中，算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎（Tensor Boost Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供

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-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码，将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据，对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后，需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原，用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时，需要调用PNGD解码

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double 否 实例规格的权重。取值越高,单台实例满足计算力需求的能力越大,所需的实例数量越小。 取值范围:大于0 可以根据指定实例规格的计算力和集群单节点最低计算力得出权重值。 假设单节点最低计算力为8vcpu、60GB,则8vcpu、60GB的实例规格权重可设置为1,16vcpu、120GB的实例规格权重可设置为2

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Boolean 后端云服务器的管理状态。 该字段为预留字段，暂未启用。默认为true。 weight 否 Integer 后端云服务器的权重，取值范围[0，100]。 权重为0的后端不再接受新的请求。默认为1。 响应消息 表4 响应参数 参数 参数类型 描述 member Member object

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初赛（11月5日 ~ 12月8日） 1、11月5日14:00开放模型提交判分入口，每个团队每天有2次评测机会。 2、系统排行榜每天更新一次，按照评测指标从高到低排序。 3、初赛截止时间为12月8日18:00，组委会将通知排名前10名参赛队伍的提交代码审核 说明：具体代码审核需提交的材料和相

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更新终端节点的详细信息。 表4 UpdateEndpointOption 参数 是否必选 参数类型 描述 weight 否 Integer 终端节点权重。 最小值：0 最大值：100 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 endpoint EndpointDetail

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以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。 Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解

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Analysis）分析找到问题根因。 应用性能管理 产品功能 应用指标监控 APM 应用指标监控可以度量应用的整体健康状况。APM Agent会采集Java应用的JVM，GC，服务调用，异常，外部调用，数据库访问以及其他中间件的指标数据，帮助用户全面掌握应用的运行情况。 APM应用指标监控可以度量应用的整体健康状况。APM

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图像的裁剪与缩放。 上图展示了一种典型改变图像尺寸的裁剪和补零操作，VPC在原图像中取出的待处理图像部分，再将这部分进行补零操作，在卷积神经网络计算过程中保留边缘的特征信息。补零操作需要用到上、下、左、右四个填充尺寸，在补零区域中进行图像边缘扩充，最后得到可以直接计算的补零后图像。

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时间：2020-09-14 15:09:11 交通智能体 TrafficGo基于华为云人工智能和大数据技术优势，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

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通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知

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最大长度：36 resource_type 是 String 终端节点类型。 枚举值： EIP weight 否 Integer 终端节点权重。 最小值：0 最大值：100 缺省值：1 ip_address 是 String IP地址。 最小长度：0 最大长度：15 响应参数 状态码：

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作业的评分方式如下表所示： 表：不同类型作业的评分方式 页面说明： 1. 选择“学生互评”评分方式。 2. 设置每位学生需要评价的作业的份数。设置每人评价 5 份作业，则系统从已经提交的作业中随机抽取 5 份作业给每位学生。如果最终提交的作业总数少于 5 份，则评分方式自动改为“教师评分”。

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部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。

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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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视频监控 视频检测 人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生，为保证楼宇公共安全，禁止电瓶车进入，该产品采用AI智能算法，利用卷积神经网络技术，通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍： 应用场景： 随着电瓶车越来越受欢迎，电瓶车起火事件也时有发生。特别当

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表。 维修人员提交已完成的维修单，报修人员可根据实际处理情况、处理速度给出相应的评价。 报修人员评价后，及时更新数据，便于处理人参考评价，判断维修人员工作质量、效率等。 5、维修后续管理 费用、评价、回访一体化 维修费用结算 物业工程部可在线对供应商进行维修的报修事项进行结算，点击“结算”，快速触发审批流程。

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double 否 实例规格的权重。取值越高,单台实例满足计算力需求的能力越大,所需的实例数量越小。 取值范围:大于0 可以根据指定实例规格的计算力和集群单节点最低计算力得出权重值。 假设单节点最低计算力为8vcpu、60GB,则8vcpu、60GB的实例规格权重可设置为1,16vcpu、120GB的实例规格权重可设置为2

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华为企业人工智能高级开发者培训:培训内容 国家名称缩写 手机号所属的国家 神经网络介绍 策略参数说明:核函数特征交互神经网络 Grs国家码对照表:DR2：亚非拉（新加坡） 国家（或地区）码 地理位置编码 排序策略:核函数特征交互神经网络-PIN 提交排序任务API:请求消息 国家码和地区码 解析线路类型:地域线路细分（全球）

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签 视频 OCR 识别视频中出现的文字内容，包括字幕、弹幕、以及部分自然场景文字和艺术字等 产品优势 识别准确 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法，识别精度高，支持实时识别与检测 简单易用 提供符合 RES Tful的API访问接口，使用方便，用户的业务系统可快速集成 层次标签 层

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