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文档协同管理 文档存储管理 数字化办公 一年一度的 618 大促已落下帷幕。对电商人来说，6 月之后不是 7 月，而是 11 月。随之而来的工作是复盘 618 并为接下来的双 11 大促做准备。 在此期间，石墨文档总结了服务众多电商企业客户以及与电商行业从业用户交流的经验，推出了电商企业运用石墨应对大型促销活动的最佳实践。来自：云商店
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先技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 华为云来自：百科
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时间：2020-10-30 15:12:04 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来自：百科![]()
内容审核-图像Moderation(Image)，基于深度学习的图像智能审核方案，准确识别图片中的涉黄、涉政涉暴、涉政敏感人物、广告、不良场景等内容，识别快速准确，帮助企业降低人力审核成本 功能描述 涉黄检测 可对图像中涉黄信息进行识别并对涉黄程度量化，自动识别涉黄、低俗等内容 涉政涉暴检测 基于深度学习算法和大量的来自：百科![]()
（以下简称为『华为云Astro』） 当企业倍受数字化升级困扰时，仍延用传统编码开发，会阻碍整个项目进展，导致迟迟无法交付，不仅员工劳碌苦恼，同时抑制企业自身翻盘潜力。这时必须尝试改变！ 跨平台、跨云及边缘基础架构的『华为云Astro』全新升级！从此「举步维艰的数字化转型化进程」被简化，替企业扛此重任来自：百科![]()
网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品 时间：2021-04-27 15:59:32 内容简介： 将介绍人工智能基本知识体系，机器学习、深度学习、强化学习基础与实践。时空预测问题的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平台，利用AutoDL技术开发硬盘异来自：百科![]()
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BI可视化系统可以使用户更好地了解数据，更快速的作出决策，更好的管理业务，并帮助企业、组织和个人更好地了解其业务状况。 使数据更具可视化。通过将数据转化为可视化图表和仪表盘形式，用户可以更清晰地了解数据的变化和趋势，从而更准确地分析情况。 节省决策时间。BI可视化系统可以提供即时更新的数据，迅速反映最新的业务情况，帮助用户及时做出决策。来自：专题![]()
1、按需实例（不含本地盘和FPGA卡）、竞价模式的竞价计费实例（不含本地盘和FPGA卡），关机后，基础资源（vCPU、内存、镜像）不再计费，绑定的云硬盘（包括系统盘、数据盘）、弹性公网IP、带宽等资源按各自产品的计费方法（“包年/包月”或“按需计费”）进行收费。 如果用户不再使用该产品，需彻底停止计费，请直接删除相应产品。来自：专题![]()
KI1型 弹性云服务器 使用高性能NVMe SSD本地磁盘，提供高存储IOPS以及低读写时延，您可以通过管理控制台创建挂载有高性能NVMe SSD盘的弹性云服务器。 发布区域：以控制台实际上线区域为准。 通用计算型实例S系列功能 通用计算型弹性云服务器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡来自：专题![]()
满足海量文件存储共享，并能支撑在线协同、保障文件安全的软件？ 在这种趋势之下，企业云盘的使用成了大势所趋。 不过，独立搭建和维护一个企业网盘的人力成本太高了，许多中小型企业从成本角度出发，会选择购买第三方企业云盘服务来实现文档归档存储、文档管理、协同办公等功能。 针对这一需求，华来自：云商店![]()
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手把手教你玩转 人脸识别 ，初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括：人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习，了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节来自：百科![]()
19:45:45 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据分析提供低成本/高性能的物联网离线处理能力，关键竞争力包含： 1. 与华为云IoT相关服务深度预集成，降低开发门槛； 2. 提供极致压缩率，PB级冷数据归档/查询无负担； 3. ServerlessSpark，标准SQL接口，无开发障碍；来自：百科![]()
人。 课程简介 本课程主要内容包括：自然语言处理技术原理、实战：构建专属 智能问答机器人 。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节 导读&往期内容回顾 第2节 自然语言处理概述 第3节 NLP技术及应用介绍 第4节 文本语义分析演示 第5节来自：百科
