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来自：百科心、镜像中心、运维中心和统一认证服务等功能模块，满足企业在人工智能开发和部署过程中的各种需求。4. 支持多种计算资源和深度学习框架：AI Studio支持多种计算资源进行模型开发和训练，同时支持多种深度学习框架，使企业能够根据自身需求选择最适合的计算资源和框架。5. 提供高效的数据标注平台：AI来自：专题
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式模型开发和可视化建模，能够为AI开发者提供在线的交互式开发环境，方便模型训练和管理。5. 模型仓库和算法仓库：模型仓库和算法仓库能够统一管理所有训练任务生成的模型和算法，提供全生命周期管理，方便企业进行模型服务和算法服务。6. 数据接入和标注： AI开发平台 的数据接入和标注功能能来自：专题快速 购买GaussDB 数据库 在 GaussDB数据库 的管理控制台购买实例，目前， GaussDB 数据库支持“按需计费”和“包年/包月”计费方式购买。您可以根据业务需要定制相应计算能力和存储空间的GaussDB数据库实例。 GaussDB数据库的gsql工具使用 GaussDB提供gsql工具来自：专题
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成、加载和执行等功能。 2、工具链主要为神经网络实现过程提供了辅助便利。 如图所示，这些主要组成部分在软件栈中功能和作用相互依赖，承载着数据流、计算流和控制流。昇腾AI软件栈主要分为4个层次和一个辅助工具链。4个层次分别为L3应用使能层、L2执行框架层、L1芯片使能层和L0计算资来自：百科![]()
M用户即可查看和使用账号授权的资源。 文本校对 OCR 服务支持批量识别吗？ OCR服务只支持调用一次接口识别一张图片，批量识别需要进行二次开发，编码循环调用API，实现批量调用服务识别图片。 文本校对是否支持从非华为云存储中读取图片？ OCR服务支持读取公网http和https的图来自：专题![]()
华为云ModelArts Pro定位为企业AI生产力工具，提供了一种全新的行业AI落地方式，将算法专家的积累和行业专家的知识沉淀在相应的套件和行业工作流(Workflow)中，真正实现赋能行业AI应用开发者，全面提升行业AI开发效率和落地效果。 应用场景 特定行业下希望解决特定问题的场景，例如： 政务派单分类来自：百科![]()
图像识别 （ Image Recognition ），基于深度学习和大数据，利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容，打造智能化业务系统，提升业务效率。来自：百科![]()
降低客服响应时间。 产品特性 敏捷构建 提供工具和线上操作界面，加速知识库构建，知识挖掘和模型训练的过程，实现低成本快速构建 智能问答机器人 算法领先 核心引擎采用业界领先的人工智能算法，基于传统算法和深度学习融合的自然语言处理算法 接口丰富 提供问答，统计，知识库管理等接口，可快速集成于各业务系统、聊天工具来自：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![]()
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，模型库是存储和管理各类型专用模型的组件来自：其他![]()
通过TBE进行算子开发的方式有两种：特定域语言开发（DSL开发）和TVM原语开发（TIK开发）。DSL开发相对简单，适用于入门级的开发者。其特点是TBE工具提供自动优化机制，给出较优的调度流程，开发者仅需要了解神经网络和TBEDSL相关知识，便可指定目标生成代码，进一步被编译成专用来自：百科![]()
运维指标智能分析 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常进行智能分析并给出可能原因。 AOM 通过AI智能算法分析各来自：百科![]()
0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。来自：百科![]()
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