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如果教师上传的课堂重现的视频，学生在学习过程中也可以播放课堂重现的视频。 6、话题讨论 学生可以参与老师发起的话题讨论。 7、完成作业 学生可以在学习过程中完成老师推送的课堂作业，查看作业的列表。学生做作业的时候按照单题作答的方式做题，系统过定时自动保存学生的答案，学生也可以随时提交来自：云商店![]()
了标注数据的能力： 人工标注：对于不同类型（图片、音频、文本和视频）的数据，用户可以选择不同的标注类型。 智能标注：智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。来自：专题![]()
开发者可利用平台的数据集训练自己的模型，或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件，为训练环境提供标注样本，支撑模型训练；算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库，模型库来自：其他![]()
，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便来自：专题![]()
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作业后的详细按钮可以查看当前作业的对错情况，可以查看客观题的正确率，也可以查看主观题的正确答案。教师会把每章使用到的附件资料整合到课程中，学生可以在学习以后选择下载学习视频中提到的附件资。 5、学习岗位课程 学生可以选择平台提供的阶段性的学习课程，按照路径的方式进行专项学习，平台了六大岗位课程的学习。来自：云商店![]()
2、文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以来自：专题![]()
15:46:18 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的AI开发平台（ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。ModelArts的功能总览如下图所示。来自：百科![]()
学生的主动学习与参与意识，为学生提供更有效的学习环境；另一方面，教师作为学习过程的主导，对信息化的基本诉求是减少重复劳动以及有效的学情数据分析，把教师从重复的批改作业的工作中解放出来，为其提供所需要的分析数据。 直播辅导 平台提供名师周末、寒暑假在线直播辅导，教师和学生在家就能完来自：云商店![]()
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用户创建Notebook时所选用的镜像是经过多次保存的自定义镜像或用户自行注册的镜像，基于该镜像所创建的Notebook已经无法再执行镜像保存的操作了。 解决方法 使用公共镜像或其他的自定义镜像来创建Notebook，完成镜像保存操作。 ModelArts-产品相关介绍 更快的普惠AI平台 ModelArts产品文档来自：专题
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