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    提供多种预置模型,开源模型想用就用。 模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。
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    多,但很多事件的数据量很少,用常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且
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    发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 3.训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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