赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 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

查看更多 →

优势：针对场景领域提供预训练模型，效果远好于通用 自然语言处理 模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 商品识别 特点：构建商品视觉自动识别的模型，可用于无人超市等场景。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模型训练、更新的流程自

查看更多 →

华为云计算 云知识 DRS中的预检查操作 DRS中的预检查操作 时间：2021-05-31 17:01:19 数据库 在DRS使用中，预检查可以提前识别是否满足成功条件，并且还会提供失败原因、失败详情、处理建议。 用户可以根据失败信息和处理建议的指导，调整环境，以确保迁移成功。 文中课程

查看更多 →

Pro提供刹车盘识别工作流，通过构建刹车盘识别模型，快速、准确的识别刹车盘类别。 l 无监督车牌检测工作流 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。ModelArts Pro提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。

查看更多 →

19:49:41 物联网 大数据分析 云计算 一站式物联网数据捷高效开发体现在哪些方面？主要体现在： 环境准备更快——与华为云IoT设备管理预集成，无需任何配置，即可打通IoT数据源；边云协同的框架能力，只须聚焦分析业务逻辑开发，不感知边缘资源管理；一键开通数据分析相关能力，按需使

查看更多 →

参数分析 算法预集成 专业预测性算法支持，预集成工业领域典型算法，如决策树，分类，聚类，回归，异常检测等算法。支持训练模型的灵活导出，可加载到规则引擎，实现实时告警 生产物料预估 基于历史物料数据，对生产所需物料进行准确分析预估，降低仓储周期，提升效率 优势 深度算法优化 基于业

查看更多 →

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、视频数据和盘古独特技术构筑

查看更多 →

实现AI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

查看更多 →

实时分析,自动检测压板投退状态并实时反馈,为安监人员进行现场监督提供技术保障。 商品介绍 基于大规模压板图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法实时检测各种压板的状态。 服务商简介 深圳市铁越电气有限公

查看更多 →

为安监人员进行现场监督提供技术保障。 商品介绍 呼吸器颜色智能检测是用智能摄像机的前端AI技术对变压器工作现场的视频进行实时分析，基于大规模呼吸器图片数据检测训练，将算法加载到摄像机内部，利用摄像机AI芯片强大的分析推理能力，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定呼吸器颜

查看更多 →

特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、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。 3、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。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，

查看更多 →

Zero广泛应用于企业内部信息建立、查询、管理、审批流程等方面，通过鼠标简单拖拉选项即可完成，适用于无编程基础的员工开发企业应用。 3.价值分析：Astro Zero有效减少技术学习成本和开发时间，使原本复杂冗长的前端开发工作变得直观便捷，从而快速响应业务需求并展示商业价值。 4.使用反馈：

查看更多 →

第15章 无监督学习-聚类算法 第16章 无监督学习 - 关联规则 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

查看更多 →

15:54:18 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

查看更多 →

第1节 人工智能发展及应用 第2节 人工智能与机器学习 第3节 监督学习与非监督学习实例讲解 第4节 如何快速掌握AI应用的能力 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Tra

查看更多 →

第一种融合路线是KG增强LLM，可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例，一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入，并遮盖其实体或者关系来进行预训练，使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG

查看更多 →

，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

查看更多 →

从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像

查看更多 →

模型，适配不同行业场景的业务数据，快速获得定制服务。 特色优势 l 适用智能问答、舆情分析、内容推荐等多种场景。 l 针对多场景领域提供预训练模型，支持抽取文本中的实体，分类准确率高。 l 提供完善的文本处理能力，支持多种数据格式内容，适配不同场景的业务数据。 l 可根据使用过程中的反馈持续优化模型。

查看更多 →

保证指定数量Pod成功运行结束； 2. 支持并发执行； 3. 支持错误自动重试； 4. 支持暂停/恢复Job。 Job的典型使用场景：计算以及训练任务, 如批量计算，AI训练任务等。 CronJob主要处理周期性或者重复性的任务： 1. 基于Crontab格式的时间调度； 2. 可以暂停/恢复CronJob。

查看更多 →

NVLink 32G显存（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 华北-北京四 可用区1 - 计算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。

查看更多 →