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全生命周期：从数据标注、模型训练、服务部署、增量更新的全生命周期。 专属定制：根据场景数据自定制模型。 高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts基础平台，深度软硬件协同。来自：百科
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。 聚合过程中对不同数据类型的处理是有差异的。 1、如果输入的数据类型是整数，系统会对数据进行取整处理。 2、如果输入的数据类型是小数（浮点数），系统会保留数据的小数点后两位。 例如，弹性伸缩中“实例数”的数据类型为整数。因此，如果聚合周期是5分钟，假设当前时间点为10:35，则来自：专题![]()
化后的权重、偏置会保存在离线模型中，推理计算时可以使用量化后的权重和偏置对输入数据进行计算，而校准集用于在量化过程中训练量化参数，保证量化精度。如果不需要量化，则直接进行离线模型编译生成离线模型。 量化方式分为数据偏移量化和无偏移量化，需要输出量化度（Scale）和量化偏移（Of来自：百科![]()
，扭曲后图像中的行驶证长宽比与实际行驶证相差不超过10%。能处理反光、暗光、防伪标识等干扰的图片但影响识别精度。目前只支持识别2008年版的行驶证。 文字识别如何提高识别精度？ 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时，尽量提高待识别文字区域占比，减少无关背景占比，保持来自：专题![]()
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15:03:41 《交通强国建设纲要》发展目标之一，是缓解城市交通拥堵，实现交通治理体系和治理能力现代化。 交通智能业务挑战 数据未有效融合，精度差 交管、交委、互联网多源数据各自孤岛，无法有效融合。交通数据缺乏精准感知，无法支撑实时自动预警和精细化分析诊断 问题识别诊断靠人工，效率低来自：百科![]()
（公测中）对于版式固定的各种票据和卡证，通过可视化界面操作，指定需要识别的关键字段，可以快速制作模板并调用服务接口 专属API定制开发 对于识别精度要求高的特殊场景，可联系进行定制开发并提供专属API接口 应用场景 1.各类 证件识别 对各种格式的卡证图片，可制作模板实现关键字段的自动识别和提取来自：百科![]()
业界领先的FPGA加速云服务平台，并针对基因场景推出基因高性能实例，定制硬件电路加速的基因算法，降低处理实验，基因测序效率提升3~5倍。 高精度 FPGA异构加速不改变生信分析软件算法，只是从硬件层面进行任务并行化异构调度优化，结果精确度和常规HPC保持一致，实现结果的高准确度。 GATK标准流程来自：百科![]()
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