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离不开高效的应急管理系统。 当前，应急管理系统存在两个问题： 第一， 应急管理工作中有一个很重要的需求就是可视化管理，而可视化主要依赖于视频监控系统，传统的视频监控手段主要用于监视、录像和回放，不能充分挖掘视频监控技术在应急管理工作中的应用效果，这样就不能对潜在危险源发掘。在预防来自：云商店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
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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP来自：专题
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老年教育作为终身教育的重要内容，是构建学习型社会、提高全民族思想文化素质的有机组成部分，精神文明建设不可缺少的一部分。随着社会经济发展以及大环境影响，老年人的精神面貌以及生活状态得到了越来越广泛的关注，为了丰富老年人的生活，老年开放学院 在线教育平台 提供老年人在线教育，对帮助老年人与社会共同进步来自：云商店![]()
将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录，保证代码目录大小不超过128MB，文件个数不超过4096个。 训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。来自：专题![]()
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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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![]()
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