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来自：百科专属计算集群为用户提供物理隔离的云上专属计算资源池。适用于金融安全、数据仓库、基因测序、生物制药等对资源独享，性能要求高的场景。用户可申请独占物理设备，独享计算，从而保证业务稳定运行 应用场景 对安全有高要求的行业。 用户间计算资源物理隔离，网络资源逻辑隔离，结合分布式存储及多种安全防护产品，为用户打造一个立体的安全防护环境。来自：百科
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华为云计算 云知识 CDN 内容中心节点、区域节点和边缘节点的内部逻辑 CDN内容中心节点、区域节点和边缘节点的内部逻辑 时间：2022-08-09 16:56:50 【CDN最新活动】 CDN可以在技术层面上，解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。 简单来说，CDN就来自：百科源数据导入数据仓库，完成数据的简易查询。 GaussDB (DWS)热门视频 看视频轻松了解和使用DWS 数据仓库服务产品介绍 04:38 数据仓库服务快速入门 03:29 DWS助力消费者BG大数据平台云化 05:30 数据仓库服务集群管理 05:30 数据仓库服务产品介绍 04:38来自：专题
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角色 数字人模型。 动作 数字人模型展示的动作。 捏脸 用户可根据自己的想法自由捏造风格化虚拟形象。 风格化素材 建模/捏脸时采用的五官、服饰、装饰等素材，比如发型、脸型、装饰、眉毛、鼻子等。 为什么选择华为云数字内容生产线 云上一站式自助服务平台，简单高效 从模型训练到内容生成，端到端自助服务来自：专题![]()
实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 实战篇：不用写代码也可以自建AI模型 时间：2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介来自：百科![]()
业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。 多行业支持 覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。 标准规范支持 支持分层结构的行业数据标准。 领域模型丰富 支持包含人员/组织/事件/时空/车辆/资产/设备/资源等八大类数据以及相互之间关系的行业领域模型。 快速应用行业库来自：专题![]()
按照业务需求新增码表及数据标准 标准设计 模型设计-关系建模 基于关系建模的逻辑模型和物理模型，新建SDI层和DWI层两个模型。 基于关系建模的逻辑模型和物理模型，新建SDI层和DWI层两个模型。 模型设计-关系建模 模型设计-维度建模 基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表；新建DM层并发布汇总表。来自：专题![]()
提供3D模型制作（Creator）、资产管理（Store）、内容编辑（Editor）、物理仿真（Simulation）、云渲染（Rendering）5大平台能力，帮助伙伴和开发者快速构建高质量模型，用于虚拟直播、虚拟视频内容制作等。 华为云风格化数字人 风格化数字人模型服务，面向来自：百科![]()
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手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间：2021-04-27 14:56:49 内容简介： 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编来自：百科![]()
发者都能依托这些公共模型快速实现，从而专注于业务逻辑的创新与优化。 数据模型 数据模型类似于编程语言中的数据结构，在API设计时主要应用于 “返回响应”和json/xml类型的“Body参数”。在设计API的请求体或响应内容时，开发者可直接引入公共的数据模型，实现数据结构的即时复来自：专题![]()
BS，从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 模型包结构示例（以TensorFlow模型包结构为例） 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。来自：专题![]()
模型包规范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。 • 模型文件：在不同模型包结构中模型文件的要求不同，具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定为“config来自：专题![]()
华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间：2021-04-27 15:26:28 内容简介： 随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模来自：百科![]()
。比如，KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示，它将文本通过LLM转成embedding表示，然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来，一起作为KEPLER模型的优化目标，最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下： 小结 上述方法都在来自：百科![]()
智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型，进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中，配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明： 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设来自：专题![]()
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基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程，小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线来自：专题
