大数据与AI人工智能：AI的影响与应对措施 千帆社区
算法与技术：大数据为AI提供了新的算法和技术，如机器学习、深度学习等。 应用场景：大数据和AI在许多领域具有广泛的应用，如医疗、金融、物流等。 3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 3.1 核心算法原理 3.1.1 机器学习 机器学习是一种自动学习和改进的算法，可以使计算机在没有明确编程的情况下进行决策和预测。
图片数字水印嵌入接口 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
该算法能够抵抗一定程度的缩放、裁剪、遮挡、截屏等攻击，但抗图片压缩能力较弱，水印容量相对较小。 算法1（文字编码嵌入算法） ：仅支持嵌入文字，其将水印以编码形式嵌入，提取结果为字符串。该算法可抵抗一定程度的裁剪、遮挡、截屏、图片压缩等攻击，水印容量大，但不可抵抗缩放攻击。
物体检测训练操作说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
推荐值为该类算法任务输入图片分辨率普遍最优值。 epoch：训练集完整参与训练的次数。如有训练数据集较大，模型训练不充分，模型精度较低的情况，可适当设置较大epoch值（大于100），使模型训练更完整。 选择算法 不同的部署方式下，可以选择不同的算法。每个算法旁边有一个小问号，可以查看详细说明。 例如：选择「公有云API」后，可以在「超高精度」、「高精度」、「高性能」3种算法中选择。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
这种层次反馈机制可以有效地加速学习过程，提高算法的效率和性能。 与传统的强化学习算法相比，RLHF算法具有以下优点： 可以快速适应复杂任务和高维状态空间。 可以通过层次反馈机制有效地利用任务之间的相关性，加速学习过程。 可以通过分层结构有效地处理稀疏奖励信号问题。 先创建奖励模型，然后强化模型需要用到奖励模型。
千帆大模型平台的初体验——SFT、RLHF训练 千帆社区
这种层次反馈机制可以有效地加速学习过程，提高算法的效率和性能。 与传统的强化学习算法相比，RLHF算法具有以下优点： 可以快速适应复杂任务和高维状态空间。 可以通过层次反馈机制有效地利用任务之间的相关性，加速学习过程。 可以通过分层结构有效地处理稀疏奖励信号问题。 先创建奖励模型，然后强化模型需要用到奖励模型。
基本概念 - 函谷物联安全系统HISK | 百度智能云文档
基本概念 名词解释 base64：是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法，相关内容可以查看 Base64算法介绍 。 RSA：RSA加密算法是一种非对称加密算法，相关内容可以查看 RSA算法介绍 。
图片嵌入水印 - 音视频处理MCP | 百度智能云文档
算法选择 二值图片嵌入算法：适用于需要以图片形式嵌入水印的场景。请注意，提取的结果需人工判断水印内容，且对图片压缩等攻击的抵抗能力较弱； 文字编码嵌入算法：适用于需要以文字形式嵌入水印的场景。该算法支持加密，确保只有授权用户能提取水印，适用于对安全性有高要求的应用场景。
预测服务 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
Sugar BI作为对数据进行分析的可视化平台，也支持用户对自己的数据使用机器学习算法进行探索试分析和趋势预测。预测服务包含三种，一种是 内置预测服务 ，包含一些常用的分类算法和回归算法。一种是 训练预测服务 ，用户可以使用机器学习平台选择更丰富的算法来训练模型并发布为服务，在数据模型中的预测服务中使用。
交通信控
产品效果 效果上：平均延误时间减少，路网通行效率提高 业务上：通过算法自动化求解，减少了算法迭代的人力投入；基于数据驱动可以实现控制算法的快速迭代与部署
大智慧
资源灵活扩容 从容应对业务峰值 百度智能云为大智慧提供基础云服务和负载均衡产品，以代替原有硬件设施，打破大智慧对于高性能计算资源的瓶颈。性能随业务需求线性增长，大大缩减硬件设施成本和后续升级运维难度。系统镜像和磁盘快照方式，帮助大智慧快速创建新的云主机服务，实现业务的快速横向灵活扩展，轻松应对业务高峰，支撑系统平均每天千万次的超高访问量。
