答错误知识的概率，提高回答的可信度和可解释性。 已经有一个蕴含丰富知识的图谱，再做大模型建设时。可以参考KG增强LLM的方法，将其知识融合到LLM中。 涉及基于图谱的多跳推理能力的场景。 涉及基于图谱可视化展示的场景，比如企查查、天眼查等。 参考文献： Unifying Large

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普华永道RPA+AI咨询与实施服务：引领企业数字化转型的智能化解决方案 随着科技的不断发展，企业面临着越来越多的挑战和机遇。为了应对未来的不确定性，中小企业需要解决IT资源服务问题，同时也需要解决应用的智能化、数据化和移动化的问题。普华永道RPA+AI咨询与实施服务将领先的数字技术与行业实践相结合，为企业提供创新力。

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华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台

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站的内容发布到最接近用户的网络”边缘“的节点，这样做的目的是使用户可以就近获得所需要的内容，解决因特网的拥挤问题，提高用户访问站点的响应速度。 CDN 可以覆盖国内的几乎所有线路。从可靠性方面，CDN实现了结构上的多点冗余，即使某一节点意外失效，网站的接入也会自动指向其它健康的节点

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华为云计算 云知识 Data Studio下载与安装的方法 Data Studio下载与安装的方法 时间：2021-05-31 18:16:47 数据库 GaussDB (DWS)提供了基于Windows平台的Data Studio图形界面客户端，该工具依赖JDK，请先在客户端主机上安装Java

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本教程介绍了计算机视觉发展的重要里程碑-传统方法（如视觉词袋模型）；传统方法的三个步骤及其思想对未来的深远影响；图像级编码信息用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解传统方法（如视觉词袋模型）及其三个步骤。 2、了解图像级编码信息可以用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。

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华为云计算 云知识 传统数据库与 云数据库 的区别 传统数据库与云数据库的区别 时间：2021-06-30 17:38:07 数据库 数据系统 NoSQL 云数据库GaussDB NoSQL 传统数据库与云数据库的对比从服务可用性、数据可靠性、系统安全性、数据库备份、软硬件投入、系统

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特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。 深度学习的典型模型：卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习的应用：计算机视觉、 语音识别 、 自然语言处理 等其他领域。

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华为云计算 云知识 传统审计与云上审计特性对比 传统审计与云上审计特性对比 时间：2021-07-01 16:18:52 传统审计的特点： 系统配置变更，IT人员手工统计； 传统IT环境无法执行标准化审计流程，系统性的实时记录操作类与API记录的审查，如对服务器，数据库，操作系统等违规操作；

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要除了涵盖上述的通信环节外，实际上还需要有解决互联网不稳定性的专用通信网络，以及针对互联网信道的高容忍度的音视频信号处理算法。当然常规云服务的高可用、服务质量的保障和监控维护工具等都只能算是一个专业服务商的基本模块。所以，WebRTC仅是RTC技术栈中的几个小细分的技术组合，并不是一个全栈解决方案。

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续竞争力的重要工具， 知识管理 系统的重要性已经毋庸置疑，而近年来，伴随着互联网的发展特别是移动互联网碎片化的应用场景，以及人工智能技术突飞猛进发展，知识的使用者不仅对知识管理提出了更高的要求，而且发现新技术在知识的使用方式、维护方式等方面，甚至在交互方式上都能带来意想不到的创新。知

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需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，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：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟悉神经网络的训练与优化；描述深度学习中常见的问题。 课程大纲 1. 深度学习简介 2. 训练法则

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华为云计算 云知识 传统IT业务系统的不足有哪些 传统IT业务系统的不足有哪些 时间：2021-01-25 11:42:17 云计算 对于业务还没有上云，还采用传统IT业务系统部署企业相关业务的场景下，传统IT业务系统容易存在哪些不足的情况呢？ 传统的IT业务系统，一般存在以下不足情况：

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华为云计算 云知识 传统企业网络存在的挑战 传统企业网络存在的挑战 时间：2020-09-11 14:29:24 随着移动化、大数据、企业数据化的转型，基于传统网络架构部署的园区网络存在越来越多的挑战。 网络建设初期投资大。 部署效率低，影响业务开通速度。 网络管理复杂，运维成本高，且效率低。

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需要及时修改您的回源HOST，否则可能会导致回源失败。 若您以“源站 域名 ”形式将对象存储桶作为源站接入CDN，需要将回源HOST自定义为您的对象存储桶的域名。 若您的源站绑定了多个站点域名，需要确认是否修改回源HOST来指明资源所在的站点域名。 示例：接入CDN的加速域名是www

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云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章

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数据库设计的方法：新奥尔良方法 数据库设计的方法：新奥尔良方法 时间：2021-06-02 09:44:14 数据库 1978年10月，来自三十多个国家的数据库专家在美国新奥尔良市专门讨论了数据库设计问题。 他们运用软件工程的思想和方法，提出了数据库设计的规范，这就是著名的新奥尔良

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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。

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本课程包含了数字图像基本原理，以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。

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2、烟囱式发展，扩容困难，缺乏弹性； 3、以磁盘为中心的计算造成巨大的计算瓶颈； 4、I/O 瓶颈导致延迟及CPU的低效利用； 5、传统SAN机头的瓶颈，包括传输带宽的瓶颈、CPU处理能力的瓶颈， Cache的瓶颈、网络时延的瓶颈。 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 云服务概念和价值

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