大数据分析 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习，加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供，一站式在线学练考，零基础学习前沿技术，考取权威证书。 服务咨询

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全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合，并通过持续学习吸收海量文本数据，不断提升模型的效果。 了解详情 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独

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平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，Mo

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发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。 ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI

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•灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作 •支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景 高效训练部署 •基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力 •支持多算法模型效果验证，验证不同数据、参数、模型对问法效果的影响 •支持模型最优参数组合推荐，保证问答效果 华为云 面向未来的智能世界，数

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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 RES 电商推荐 RES+媒资应用场景

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数据标注-模型训练-部署上线 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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华为云计算 云知识 逻辑模型和物理模型的对比 逻辑模型和物理模型的对比 时间：2021-06-02 14:37:26 数据库 逻辑模型与物理模型的对比如下： 名称定义：逻辑模型取名按照业务规则和现实世界对象的命名规范来取名；物理模型需要考虑到数据库产品限制，比如不能出现非法字符，不能使用数据库关键词，不能超长等约束；

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高效构建行业文本处理模型 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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开发者的“痛”，你遇到过么？ 很多AI开发者开发者在训练得到AI模型之后，必须得在设备上实现模型的推理才能获得相应的AI能力，但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。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

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技术创新，将模型训练、定制的小事交给ModelArts Pro。 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，

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络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景 1、一般情况下，通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时，希望尽量在不改变原始代码的前提下，在昇腾AI处理器上能

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备有完整的AI语音顾问、客户服务、AI训练师等帮助用户定制方案，提供完整的服务流程。 2、Q：竞争对手多吗，市场占有率多少，相对于竞争对手有哪些优势？ A：目前一知智能在电商、教育及反电诈领域的市场占有率均占领先地位，且AI训练模型、机器学习等会随着头部客户语料积累的优势也逐渐递

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工程机械智能检测主要应用于智慧工地或道路管理，是基于智能摄像机的前端AI技术对现场的视频进行实时分析，基于大规模工程机械车辆图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部。 利用深度学习能力进行模型训练，实现了对工程机械车辆的检测，从视频目标分割和特征提取两个方面进行算法优化，提高运算效率，增强适用性，完成对工

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I应用的快速构建，让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数据微调

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用常规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量储备，而且还可以让算法模型的准确率提升

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整推荐策略提供依据。 精排策略 推荐系统的特征工程可从原始数据中分析历史用户画像、物品画像，自动学习特征信息以供AI模型训练。内置了多种排序算法，可根据业务需求选择适当的算法进行训练，以使推荐结果以更合适的顺序呈现。 过滤规则 推荐系统提供黑名单、白名单、特定行为等过滤功能，可根

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ModelArts推理部署_服务_访问公网-华为云 ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型 ModelArts推理部署_模型_AI应用来源-华为云 ModelArts推理部署_ OBS 导入_模型包规范-华为云 什么是跨源连接- 数据湖探索 DLI跨源连接 什么是 数据湖 探索服务_数据湖探索 DLI 用途与特点

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