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    于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布,支持多种计算资源进行模型开发与训练,以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能,支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心,支持模型入库、模型上传、格式转换、版
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    模型、体积视频、虚拟直播、虚拟视频制作等功能,广泛地用于教育、金融、医疗、互动文娱等场景。 风格化模型 支持快捷、高相似度的风格化照片建模能力,您只需要上传照片即可快速生成高相似度的3D风格化数字人。同时,您可通过风格化捏工具快速生成风格化3D数字人模型。常见社交、会议等偏UGC场景。
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    领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级,学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型
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    I应用的快速构建,让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式,能够进一步实现AI模型通用性,泛化能力以及高精度,驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练,便可以直接适配多类通用场景,用户仅需在此基础上,基于极小的样本进行数据微调
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    而在标准物模型下,每个设备都对应一个统一的标准物模型,它对外提供一致的接口,可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型,比如可以将摄像头和灯组装在一起,组成一个带摄像头的灯,组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型,既能够满足复杂场景的需要,也能够保持其标准模型与应用进行对接。
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    本赛道为硬盘异常检测赛道。硬盘生命周期通常为3~5年,在2~3年后故障率明显升高,导致盘量陡增。在华为数据中心服务器硬件故障中,硬盘故障占比达到48%+。因此通过机器学习构建硬盘故障预测模型,对数据中心典型硬件进行预测,可以提前感知硬件故障,降低运维成本,显著提升业务体验。 大
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    深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户,推出的AI开发平台,提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力,帮助用户快速训练和部署模型,管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架,例如AI数据集、AI模型与算力等。
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