。 Demo体验 文字识别 产品优势 文字识别 识别精准度高 采用先进的自研深度学习算法，结合亿万级海量标注数据样本训练，针对各种业务场景优化 采用先进的自研深度学习算法，结合亿万级海量标注数据样本训练，针对各种业务场景优化 文字识别 稳定服务 华为云 OCR 成功应用于各类场景，基

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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和部署。开发周期能够缩短到

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，基于深度学习的图像智能审核方案，准确识别图片中的涉黄、涉政涉暴、涉政敏感人物、广告、不良场景等内容，识别快速准确，帮助企业降低人力审核成本 功能描述 涉黄检测 可对图像中涉黄信息进行识别并对涉黄程度量化，自动识别涉黄、低俗等内容 涉政涉暴检测 基于深度学习算法和大量的样本图像，

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（2）各参赛单位领队在比赛期间禁止以各种方式与评委接触。如对比赛过程有异议，可在赛后30 分钟内填写申诉意见单，交竞赛仲裁工作组商议裁定。 （3）各参赛单位领队到达现场后，组织好本单位选手按时参加比赛。 2、选手须知 （1）参赛选手须按时参加竞赛开幕式； （2）参赛选手须按规定时间准时进入比赛现场； （3）参赛选手赛

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地等均受限），建设与维护成本更高。 如何发挥边缘计算的实时性和数据安全性，结合中心云的海量算力优势，实现AI的边云协同，就成了解决上述挑战的关键课题。 内容大纲： 1、业界边缘AI遇到的挑战和痛点； 2、边云协同AI训练概念及其使用场景、如何应对边缘AI痛点； 2、KubeEdge边云协同AI框架发布及其技术原理。

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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，

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想了解更多直播详情，点击新生态在线直播——《AI赋能未来，人才培养如何满足发展需求》，进入华为云云市场直播间观看精彩回放！ 云市场商品 云市场直播间 AI赋能未来，人才培养如何满足发展需求 随着政策导向、时代发展，人工智能相关人才缺口越来越大。本期直播，华为携手知途，为大家介绍重实践、好应用、端云协同的全方位专业人才

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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。

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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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化UI测试功能编程。 2 目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster

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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

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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。

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、openGauss数据库基础知识，还能在心得专区分享自己的学习体会。学生和讲师、学生之间都能深度互动，充分提升学习趣味性和积极性。 03 课后考试，即时了解学习效果 训练营在课程结束后，会组织线上随堂考试，检测学生学习效果。学生可通过电脑、手机等多设备随时随地参加考试。考试为智

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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。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。

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发现还缺少某一部分数据源，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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