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HR 工作的效能和效率。 5）回访机器人：回访机器人主要用来满足企事业客户针对产品、服务的回访，主要涵盖：银行服务、保险理赔、证券开户、家电服务等回访场景，用AI 来改善传统回访工作的低效率现状 6）营销机器人：营销机器人主要适用于电话营销的行业，能实现快速的沉睡客户激活，意向客户筛选，为企业赢得先机。覆盖以下行业：来自：云商店
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更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出来自：百科
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VPC）为 云数据库 构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户云上资源的安全性，简化用户的网络部署。您可以在VPC中定义安全组、VPN、IP地址段、带宽等网络特性，方便管理、配置内部网络，进行安全、快捷的网络变更。 子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全性。来自：专题![]()
实战派带你云上体验机器学习，不会算法照样玩转AI。 课程简介 本课程主要内容包括：人工智能发展历程及行业应用介绍，机器学习讲解及实操演示、AI应用学习方法介绍。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解行业趋势及应用前景、掌握机器学习的应用，及如何进行AI应用的学习。 课程大纲 第1节来自：百科![]()
。而在具体的推理执行过程中，才会读入具体的输入数据来驱动完成执行并输出结果。 离线模型推理流程如图所示： 1、应用程序对需要处理的数据产生需求时，准备好待处理的数据，流程编排器将调用模型管家的处理接口将数据灌入离线模型执行器中。 2、接着离线模型执行器调用运行管理器的执行流（rt来自：百科![]()
云知识 基于深度学习算法的 语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科![]()
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科![]()
华为云 图像识别 Image：技术服务提供商的首选 华为云图像识别Image：技术服务提供商的首选 时间：2023-11-06 11:40:00 在这个信息爆炸的时代，图像和视频的数据量正在以惊人的速度增长。互联网是自由开放的社区，里面什么人都有，所以在与很多图像处理需求的客户深度沟通后，其紧来自：百科![]()
RPA优势 专业的华为数字机器人教学管理平台，持续积累各个行业的教学案例与课程，适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合，进行传统专业数字化升级转型。 专业的华为数字机器人教学管理平台，持续积累各个行业的教学案例与课程，适配高校各专业与RPA数字机器人技术的跨专业融合，进行传统专业数字化升级转型。来自：专题![]()
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 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 华为云 面向未来的智能世界，数来自：百科![]()
化转型对地产行业的价值都越来越突出。这其中，视觉智能是地产行业智能升级的落脚点。 华为机器视觉通过多年的技术积累与深刻的行业洞察，结合智慧地产园区建设的实践经验，提出地产视觉智能体的解决方案，利用5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发，打造端边云网协同的一体化智能系统，加来自：云商店![]()
效且智能的开发体验，无论是函数级的代码生成还是光标闪烁处乍现的灵感，CodeArts Snap都展现了其独特的优势。随着技术的不断演进和应用场景的拓展，CodeArts Snap将继续为开发者们带来全新的体验，让灵感到代码只需“弹指间”即实现。 最新文章 铸就安全可信的数字化「信息枢纽」—华为云ROMA来自：百科![]()
可以评估模型对未知数据的预测能力。模型评价指标是评估模型泛化能力的标准，不同的指标往往会导致不同的评判结果。 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务，提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时，会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估，获得每个数据特征对评估来自：百科![]()
Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等，可以脱离设备完成模型的预处理。 另外，离线模型转换过程中，80%左右的问题，集中在算子不支持。 1、新网络，其中算子未开发或发布； 2、原框架自定义算子，需要在新框架重新适配开发；来自：百科
