人体分析

车辆检测 识别小汽车、卡车、巴士、摩托车、三轮车5类车辆，并对每类车辆分别计数，同时可定位小汽车、卡车、巴士的车牌位置，支持指定矩形区域的车辆检测与数量统计。 花卉识别 检测用户上传的花卉图片，返回花卉名称、置信度信息。 果蔬食材识别 检测用户上传的果蔬类图片，返回果蔬名称、置信度信息。 地标识别 检测用户上传的地标图片，返回地标名称。

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NGC 提供的基础镜像通常会包含 nccl 依赖库，并且已经预先配置和优化了许多常用的深度学习框架和工具。使用 NGC 基础镜像可以简化您的设置和配置过程，并确保您能够顺利使用 nccl 进行 GPU 加速计算和深度学习任务。 使用前提 已经创建集群，且集群中至少有2台具有RDMA网络的GPU实例。

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在百度智慧城市架构里，“数据服务中心”作为百度城市大脑的核心组成部分，是城市的数据中枢，基于海量数据的深度学习助力城市治理实现自我优化。通过人工智能、大数据、知识图谱等技术手段，对城市影像、语音、空间等多源异构数据进行智能化识别、理解、处理和分析，形成“城市数据大脑”，支撑城市的智能运行和主动思考，进一步释放城市中的数据要素价值，促进城市管理精度提升。

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百度智能云与中国中车早已有合作，双方将依托各自在技术和产业方面的显著优势，在轨道交通和清洁能源装备领域深度合作，共同推动人工智能技术在研发设计、生产制造、运维服务等多个环节的协同创新与深度实践，为产业发展注入全新的活力与动力。 本次中车与百度智能云联合发布的斫轮大模型体系涵盖算力、MaaS平台、基模、应用、服务及生态的全链条内容，其中应用场景覆盖了设计、制造、运营、维护、 安全 等制造业各环节。

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Auto CoT （来自论文：https://arxiv.org/abs/2210.03493）：大模型在解题前自动从数据集中查询相似问题进行自我学习，但需要专门的数据集支持。 Meta CoT （来自论文：https://arxiv.org/abs/2310.06692）：在 Auto CoT 的基础上，先对问题进行场景识别，进一步优化自动学习过程。

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平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【 立即使用 】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限，下面来介绍数据规范与相关操作步骤。

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输出文件路径 + output_file_source 否 string 1：BOS路径；2：PFS路径 输出文件路径类型 resource_config 是 map 资源池配置项 + node_count 是 int - 节点数 + resource_name 是 string 租户资源池请填写在BML平台注册的资源池名称 资源池名称 + gpu_type 否 string NVIDIA_深度学习开发卡

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本次升级，平台的自然语言处理任务将为您提供封装性和灵活性俱佳的开发体验，并支持了飞桨深度学习框架Paddle-Fluid 1.6.1的版本。 针对平台升级新版本模型代码框架，请您关注如下几个时间点： 平台于4月16日，更新上线新版代码框架，暂时保留对旧版任务的克隆功能 平台于5月1日，将不再提供旧版本代码模板的克隆。当您对旧版代码模板克隆任务时，平台仅提供新版代码框架，请您做好代码的迁移工作。

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