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趴、跳、跑）、交互（救人、拾取、换弹）等操作，产生复杂的组合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 3、训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞来自：专题
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基于规则的 WAF 很容易构建并且能有效的防范已知安全问题。如果用户之前有用过传统防火墙或者自建防火墙，就可以将以前的规则设置的经验，应用到云上WAF中。因此，当我们要制定自定义防御策略时使用它会更加便捷和有效。为了确认每一个威胁的特点，需要一个强大的规则数据库支持。WAF生产商维护这个数据库，并且会提供自来自：百科
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极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。来自：百科![]()
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