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高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解、掌握 AI 开发的基本流程，完成常见 AI 模型的开发部署。 课程大纲 第1章 全流程AI开发平台介绍-ModelArts 第2章 AI模型开发-图像分类 第3章 AI模型开发-物体检测 第4章 AI进阶篇阶段总结直播&问题答疑来自：百科
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com/testdetail.html?testId=380为准。 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。来自：百科务场景的数据分析挖掘，自动输出业务中存在的问题、未来的发展趋势，并给出优化处理建议。 五）Emoti Mate 目前竹间智能已在金融、健康医疗、制造、智能终端、政务等领域能够提供完整的解决方案。期待未来竹间智能和华为云能带来更多的AI解决方案。 惊喜叠加！分享你对本次直播的观后感来自：云商店
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企业为什么要用AI语音？ AI智能语音本质是代替人与目标用户的更高效触达与沟通，传统的企业与客户沟通的方式成本高、效率低，无法触达客户的每个旅程节点。AI智能语音，利用AI辅助人工，在每个客户触点提供服务，涵盖售前、售中、售后的全旅程，自动收集分析每个触点的互动数据，并对客户体验的管理提来自：云商店![]()
；了解HiAI平台的强大功能。 课程大纲 1. AI产业生态 2. HUAWEI HiAI 平台介绍 3. 基于HiAI平台开发APP 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。 华来自：百科![]()
构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础。现实世界的设备不是离散的，而是具有空间、组织、人等复杂关系与上下文存在的。如何打通物理世界与数字世界的关联，如何更好的理解设备从而快捷高效地分析数据，成为物联网企业急需的基础业务。 不同于通用型大数据分析相关产品，华为云IoT数据分析服务与资产模型深度整来自：百科![]()
创建复制对CreateReplication 创建复制对CreateReplication 时间：2023-08-23 14:44:40 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 创建复制对，并将其添加到指定的保护组中。 接口约束 保护组的状态为available来自：百科![]()
DEPRECATED:表示该版本为废弃版本,存在后续删除的可能。 updated string 是 接口最后修改的UTC时间,格式为YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ version string 是 如果当前版本的API支持microversions,此处为支持的microversion的最大版本。如果不支持microversions来自：百科![]()
object 复制对的信息。 表6 ShowReplicationParams 参数 参数类型 描述 id String 复制对的ID。 name String 复制对的名称。 description String 复制对的描述。 status String 复制对的状态。 volume_ids来自：百科![]()
通过本课程的学习，使学员： 1.认识华为AI全栈全场景、Ascend系列处理器、及Atlas系列硬件 课程大纲 第1章 昇腾AI解决方案介绍 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。 华为云将持续创新来自：百科![]()
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移背景 SAP最佳实践汇总 华为云服务专家解决方案架构师培训:培训内容 提交验证:URI 使用备份文件迁移不同Region/Redis版本的实例:场景描述 下载迁移错误报告:URI 查询验证进度:URI 对接联营Kit同步接口:组织和帐号同步说明 对接联营Kit同步接口:组织和账号同步说明来自：百科![]()
冷热 数据管理 优秀实践 根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 查看详情 交通卡口通行车辆分析来自：专题![]()
本课程主要介绍了大数据基本应用，华为鲲鹏大数据优势。 目标学员 高校学生、个人开发者中的大数据初学者 课程目标 了解华为鲲鹏大数据。 课程大纲 第1章 大数据业界趋势 第2章 华为鲲鹏大数据介绍 第3章 大数据在鲲鹏上的移植 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。数来自：百科![]()
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“大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。 “高”即物来自：百科
