行业。 漂浮物识别算法：对水面上出现的漂浮物（塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被等）进行监测，实时、准确的上报监测结果，并保存相关信息，方便事后查询管理。 商品链接：排水口排水识别算法；倍特威视 华为好望商城 云市场商品 华为好望商城 排水口排水识别算法 基于深度学习的计算机智能视频

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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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和恢复、更改任务优先级、锁定任务调度和解锁任务调度、根据任务控制块查询任务 ID、根据 ID 查询任务控制块信息等功能。 因为LiteOS内核是抢占式调度内核，所以高优先级的任务可以打断低优先级任务，低优先级任务必须在高优先级任务阻塞或结束后才能得到调度，同优先级任务会进行时间片

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标签 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

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和后端服务器组配置的分配策略类型相关。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法，共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务

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Pro致力于解决通用API局限性、AI算法开发门槛高等难题，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。让企业用户聚焦于技术创新，将模型训练、定制的小事交给ModelArts Pro。 简单的流程式开发 上手快：5分钟即可上手。 门槛低NO CODE：无需掌握AI算法知识就能完成。 可视化界面：全流程可视化。

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Istio流量治理策略：负载均衡 Istio流量治理策略：负载均衡 时间：2021-07-01 14:24:04 Istio支持的负载均衡算法包括： 加权轮询； 最少请求； 环形Hash； 随机； 优先级负载均衡； Locality 加权。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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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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价。 （3）中走班。部分学生或科目走班，即将三门或两门选科相同的学生优先组成班级，其他科目或学生走班教学。 1）定多走少分班：组合分班后少数学生走班。学生按单科进行选课，选课完成后，选择最多人数三三科目组合优先固定分班，剩下人数较少组合的学生，进行混合教学班及选考科目走班相结合的

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DELETE等，例如删除对象、取消多段上传任务。 生命周期转换请求 在生命周期规则执行过程中，标准存储转换为低频访问存储、归档存储或深度归档存储，低频访问存储转换为归档存储或深度归档存储，归档存储转换为深度归档存储时，产生的生命周期转换请求。 对象存储服务计费说明 OBS 请求费用的计费说明，如表2所示。 表2

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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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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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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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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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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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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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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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