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专属资源池用户资源独享，在资源充足的情况下，作业是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。来自：专题来自：专题
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数据管理 中团队标注的完成验收的各选项表示什么意思？ 1.全部通过：被驳回的样本，也会通过。 2.全部驳回时：已经通过的样本，需要重新标注，下次验收时重新进行审核。 3.剩余全部通过：已经驳回的会驳回，其余会自动验收通过。 4.剩余全部驳回时，样本抽中的通过的，不需要标注了，未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。来自：专题
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；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![]()
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协办单位：天津市ICT人才联盟、华为技术有限公司 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。 华为云官网立即注册一元域名华为云桌面来自：百科![]()
优化功能，让研发效率倍增！ 这种以简单的语言提示，生成复杂自动化工作流程的设计非常引人注目。实现起来却绝非易事：理想的AI模型依赖海量的数据训练，从而提升AI判断结果的准确性（即：参数合理分布）。虽然在AI for code领域，有大规模训练数据对外开放使用，但出于场景落地、准确来自：百科![]()
中国研究生数学建模竞赛是一项面向中国研究生群体的学术竞赛活动，是广大研究生探索实际问题、开展学术交流、提高创新能力和培养团队意识的有效平台。竞赛主要面向中国（含港澳台地区）的高校、研究所的在读研究生（硕士生、博士生）和已获研究生入学资格的本科应届毕业生，同时积极动员和欢迎国外高校研究生参赛。来自：百科![]()
快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 课程简介 本课程主要内容包括ModelArts介绍和基本使用操作。 课程目标 通过本课程的学习，了解ModelArts的特性、应用场景等，并掌握其申请和调用方法。 课程大纲 第1章 ModelArts服务介绍 第2章 ModelArts服务应用场景来自：百科![]()
真正掌握八大热门AI领域的模型开发能力。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台； 2、系统、完整地了解多项AI领域的基础知识； 3、学习多项AI领域的经典算法； 4、掌握一定的模型调优能力，能自己动手优化模型； 课程大纲 第1章来自：百科![]()
在服务主界面，单击左侧导航栏中的“任务中心”。 查看“分身数字人”页签的数字人定制任务列表，找到被驳回的数字人定制任务。 任务状态为“审核未通过”。 单击任务右侧的“查看原因”，在弹出的“审核未通过”对话框中，查看审核未通过的原因。 按照规范重新录制或提供符合规范的视频。 单击任务右侧的“更换视频”，上传更新后的视频。来自：专题![]()
关联模型后还可以对抽帧的图片做筛选，自动剔除无目标的图片；2、解决样本标注效率低，只需人工提供极少量的标注数据，通过平台的自动标注功能，能够提升50%的标注效率，节省人力及时间成本；3、解决模型训练门槛高问题，可视化的模型训练界面，自动推荐训练参数，5分钟快速上手，模型训练成本降来自：其他![]()
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文本驱动：通过输入文本，选择声音的方式，生成播报内容。不能超过2000字。 单击声音图标，会弹出声音对话框，可以选择需要使用的声音。 无标注的系统声音，均为免费声音，可直接选用。 标注有“第三方”的声音，需要购买激活后才能使用，操作请参考（可选）激活第三方声音。 区域 参数 说明 01 请上传您的照片 人像照片来自：专题![]()
内容审核 服务提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容审核，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 内容审核的应用场景 经典应用场景 不合规内容检测 不合规内容检测 不合规内容的识别和处理是UGC类网站内容审核的重点工作，基于内容检测，可以识别并预警用户上传的不合规内容，帮助客户快速定位处理，降低业务违规风险，维护网站内容安全。来自：专题![]()
本课程将从弱监督视觉理解的角度，介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依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。来自：百科
