时间：2020-10-30 15:37:36 内容审核 （ Content Moderation ）基于基于深度神经网络模型，实现对图像、文本、视频内容的智能检测检测，可自动进行涉黄、广告、涉政涉暴、涉政敏感人物、违禁品和灌水文本等内容的检测，帮助客户降低业务违规风险，大幅降低人工审核成本。 随着互联网的飞速

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别提供了“流式一句话”、“ 实时语音识别 连续模式”、“实时 语音识别 单句模式”三种模式。 语音转文字 接口说明：实时语音识别接口基于Websocket协议实现。分别提供了“流式一句话”、“实时语音识别连续模式”、“实时语音识别单句模式”三种模式。 了解更多 一句话识别 http接口 一句

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识别速度快 把语言模型，词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处领先地位 多种识别模式 支持多种实时语音转写模式，如流式一句话、连续和单句模式，灵活适应不同应用场景 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率

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，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过

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管理服务的2023年 相关推荐 学习任务:创建学习任务 自动学习/Workflow计费项:计费说明 KV简介 线上课 按需付费使用:自动学习（新版） 高频常见问题 创建短信模板:请求参数 文本摘要（基础版）:请求示例 文本摘要（基础版）:响应示例 文本摘要（领域版）:请求示例 信息技术人才培养:方案优势

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G embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界，促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识；促使KG

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以通过模型镜像的方式将本地的模型导入ModelArts。通过配置健康检查，支持在线服务进行无损滚动升级。 从模板中选择元模型 因为相同功能的模型配置信息重复率高，ModelArts提供模型模板方便您快捷地导入模型，创建AI应用，而不用编写配置文件。 您需要根据模型格式、模型AI引擎、模型运行环境选择对应的模板。

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 1、通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 2、根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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一句话识别-智能语音服务 一句话识别-智能语音服务 短语音识别将口述音频转换为文本，通过API调用识别不超过一分钟的不同音频源发来的音频流或音频文件。适用于语音搜索、人机交互等 语音交互 识别场景。 短语音识别将口述音频转换为文本，通过API调用识别不超过一分钟的不同音频源发来的音频流或音频文件

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将自然语言中的词进行向量化表示，输入文本语料库，输出每个词的词向量表示 将自然语言中的词进行向量化表示，输入文本语料库，输出每个词的词向量表示 命名实体识别 挖掘出文本中的实体，如人名、机构名、地名等 挖掘出文本中的实体，如人名、机构名、地名等 短文本相似度 度量两个短文本之间的语义相似性，输出相似度数值

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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 支持多种主流开

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Generation），基于先进的语言模型，根据输入的信息，包括文本、数据或者图像，生成可读的文字表述，可应用于智能问答与对话、新闻摘要、报告生成等人机交互的场景当中 产品特性 应用广泛 面向多样化的应用场景，提供文本到文本、数据到文本以及图像到文本等多种场景下的 语言生成 技术 自主学习 可基于用户提供

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云知识 逻辑设计和逻辑模型 逻辑设计和逻辑模型 时间：2021-06-02 10:21:11 数据库 逻辑设计阶段是将概念模型转化为具体的数据模型的过程。 按照概念设计阶段建立的基本E-R图，按选定的目标数据模型（层次、网状、关系、面向对象），转换成相应的逻辑模型。 对于关系型数据库

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服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作 IP型数字人：由计算机图形学技术创造出来的与人类形象高度接近的数字化形象。 具备如下特点： 3D模型，通过艺术设计生成

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个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 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。

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09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节

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录音转文字 软件可以选择华为云录音文件识别服务，华为云录音文件识别基于深度学习技术，可以实现5小时以内的音频到文字的转换。支持垂直领域定制，对应领域转换效果更佳。 为什么选择华为云录音文件识别 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

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电商场景中，通常涉及首页推荐、购物车推荐、买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES 提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供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，

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件工程1.0到软件工程3.0时代，当GPT一类大模型发布之后，软件工程发生革命性的变化、出现软件新范式ML-DevOps（机器学习驱动研发和运维）：模型驱动开发、模型驱动运维，未来软件的形态将是“软件即模型（SaaM）”，在大模型底座上软件效能和质量将得到极大提升。 同济大学特聘教授

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每个音频文件时长为5~15秒，不能超过15秒，否则会导致声音模型训练失败。 每个音频文件需要匹配一个文本txt文件，且音频内容必须与文本内容完全一致，示例如图2所示。系统会自动使用传入的文本匹配音频。 图2 音频压缩文件示例 制作声音模型 准备好音频文件后，就可以上传至 MetaStudio

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少某一部分数据源，反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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