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该模式基于深度度量学习技术(Deep Metric Learning),模式开启后,模型的迭代添加数据仅需等待几分钟即可获得效果不错的模型,无需训练。适用于数据量大,模型迭代频繁的用户需求场景。
为了深度的测试千帆大模型,我再次提出一些我对于医疗领域开发的重要问题来检验的可靠性。 第二个问题:在开发医疗应用程序或平台时,如何确保患者的数据隐私和安全性?
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无论你需要了解最新的公积金政策,还是寻求办事指南,我都能为你提供信息,助你轻松办理公积金相关事项。 应用调试 经过前边的流程,基本已经完成了应用的搭建,现在一起来验证一下应用是否可用吧。 【问题样例】 我想了解住房公积金贷款的申请条件,可以告诉我吗? 我想在线办理公积金提取,需要准备哪些材料,能否详细告知? 我想查询我的公积金缴存记录,应该通过什么方式查询?
AI开发平台EasyDL和开源深度学习平台PaddlePaddle,支持模型在线效果验证,外接显示器实时显示渲染结果,同时,支持HTTP回调和HTTP模型推理服务,可接入USB摄像头和RTSP网络摄像头,硬件接口丰富,支持二次开发。
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在线教育 VideoWorks适用于在线教育中的点播课程的在线播放学习,结合百度智能云播放器和AI/AR能力,可大大提高在线学习的趣味性和互动性。
比如:当图片比较亮的时候模型都能识别正确,但比较暗的时候模型就识别错了。这时就需要补充比较暗的图片作为训练数据 我的数据有限,如何优化效果? 先申请发布模型,并备注说明希望通过 云服务数据管理 功能,将实际调用云服务识别的图片加入训练集,不断迭代模型 实际调用服务时模型效果变差?
总结: AI部分难度较大,需懂深度学习原理,会数据处理(跨模态数据融合),会训练模型;算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 (数据采集、清洗、对齐)和 训练推理资源。 随着模型规模增大,效果提升逐渐饱和。