Sambert语音合成
提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。语音合成API基于达摩院改良的自回归韵律模型，具有推理速度快，合成效果佳的特点。开发者可以通过...
开源软件迁移
它拥有一个由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统，被广泛应用于机器学习和深度神经网络研究。在倚天云服务器上，建议您使用以下两种方式使用TensorFlow。使用官方版本构建TensorFlow的Docker镜像。更多信息，请参见 TensorFlow ...
产品优势
效果逼真 在本地端实现了基于Knowledge-Aware Neural TTS(KAN-TTS)语音合成技术，基于深度神经网络和机器学习，将文本转换成真实饱满、抑扬顿挫、富有表现力的语音，使得 离线语音 合成效果趋近于在线合成效果。同样的语音合成 声音定制 的...
基本概念
cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。DeepGPU 阿里云专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集合。AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研...
概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
应用场景
深度神经网络计算的一个发展趋势是降低数据表示的精度，降低网络对于计算力的需求，以提高计算吞吐量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理，而定点运算是FPGA的传统优势。与GPU相比，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至可以将...
动态与公告
2023-07-04 快速开始 2023年06月 公告类型 模型名称 公告描述 发布时间 相关文档 新增模型 语音合成 提供SAMBERT+NSFGAN深度神经网络算法与传统领域知识深度结合的文字转语音服务，兼具读音准确，韵律自然，声音还原度高，表现力强的特点。...
在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型
oneAPI深度神经网络库（oneDNN）是用于深度学习应用程序的基本构建基块的开源跨平台性能库，该库针对英特尔体系结构处理器、英特尔处理器图形和Xe体系图形进行了优化。主要面向对提高Intel CPU和GPU上的应用程序性能感兴趣的深度学习应用...
安全防护
同时内置深度神经网络和机器学习等先进技术，通过样本扫描、特征萃取、特征对比和文件聚类等算法，实现多达44种敏感数据的精准识别。同时数据安全中心提供了敏感数据发现后的自动分类分级以及统计展示能力，通过对结构化和非结构化数据源的...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为二部图场景扩展，被用于淘宝的推荐召回场景。在二部图场景下，可以将User和Item作为图...
应用场景
识别出店经营：基于深度学习的语义分割算法，对指定区域判断分析是否出店经营。识别渣土车属性：对指定区域进行车辆跟踪，判断该区域是否存在未苫盖的渣土车目标。同时对违规车辆车牌进行检测，识别出有效的车牌。智慧住建 对于住建管理...
灵骏常见问题
为什么深度学习和神经网络需要GPU？GPU与CPU的对比如下表所示。对比项 GPU CPU 算术运算单元（ALU）大量擅长处理大规模并发计算的算术运算单元（ALU）。拥有强大的算术运算单元（ALU），但数量较少。逻辑控制单元 相对简单的逻辑控制单元。...
ONE-PEACE多模态向量表征
在语义分割、音文检索、音频分类和视觉定位几个任务都达到了新SOTA表现，在视频分类、图像分类图文检索、以及多模态经典benchmark也都取得了比较领先的结果。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用ONE-PEACE多模态向量...
组件参考：所有组件汇总
深度学习框架及开通说明 阿里云机器学习平台支持深度学习框架，您可以使用这些框架及硬件资源来使用深度学习算法。时间序列 x13_arima 该组件是基于开源X-13ARIMA-SEATS封装的针对季节性调整的Arima算法。x13_auto_arima 该组件包括自动...
应用场景
深度学习 对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景，阿里云推荐GPU实例，不但性能表现卓越，同时大量节省成本。此外，GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求，适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端...
Step1：新建工作区
【行业通用视觉智能场景】的工作区适用于有检测、分类、语义分割和缺陷检测等需求的所有行业；【细分行业垂直场景视觉智能】的工作区目前支持光伏质检、安全生产和电子制造等行业。2.新建工作区【工作区名称】：支持中英文和数字符号，方便...
图像语义分割
图像语义分割模板可以将图片内容进行分割，并配置题目，对分割内容进行打标。数据格式示例 说明 CSV 及 XLSX 格式中每一列数据；Manifest 格式中 data 字段的下一级字段均对应一个数据集字段，字段名 可自定义，在配置数据集字段名时选择...
标注模板概述
图像语义分割 图像语义分割 图像语义分割模板可以将图片内容进行分割，并配置题目对分割内容进行打标。图生文 图生文 图生文模板支持SAM及自研分割算法快速分割图形，结合LLM文本生成能力，探索智能化标注在AIGC场景下的应用。图文解释 ...
多模态向量表征模型
模型简介 ONE-PEACE是一个图文音三模态通用表征模型，在语义分割、音文检索、音频分类和视觉定位几个任务都达到了新SOTA表现，在视频分类、图像分类图文检索、以及多模态经典benchmark也都取得了比较领先的结果。计费和限流信息 为了保证...
工作区管理
选择合适的工作区：工作区基于通用行业和垂直细分行业做区分【行业通用视觉智能场景】的工作区适用于有检测、分类、语义分割和缺陷检测需求的所有行业；【细分行业垂直场景视觉智能】的工作区目前支持光伏质检、安全生产和电子制造等行业。...
PAI图像语义分割预测
图像语义分割预测 基于已有的文件列表，您可以通过PAI命令启动图像分割离线预测任务，示例如下。您可以使用 SQL脚本 组件进行PAI命令调用，也可以使用MaxCompute客户端或DataWorks的开发节点进行PAI命令调用，详情请参见 使用本地客户端...
抠图组件使用说明
本文为您介绍抠图组件使用说明，适用于 图像语义分割、图生文、图文解释 模板。功能介绍 区域 功能 功能说明 快捷键 ① 移动/放大/缩小图片 移动图片：点击该按钮后，可以拖拽移动图片位置。放大图片：点击后放大图片。缩小图片：点击后...
视觉问答
CSV 及 XLSX 格式 image_url oss:/*.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/iTAG/pic/1.jpg oss://*.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/iTAG/pic/2.jpg 文件Demo参考：图像语义分割数据demo.csv Manifest 格式（JSONL格式）{"data":{"image_url":"oss:/...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
快速开始
前言 ONE-PEACE是一个图文音三模态通用表征模型，在语义分割、音文检索、音频分类和视觉定位几个任务都达到了新SOTA表现，在视频分类、图像分类图文检索、以及多模态经典benchmark也都取得了比较领先的结果。快速调用 调用前准备 已开通...
快速开始
前言 ONE-PEACE是一个图文音三模态通用表征模型，在语义分割、音文检索、音频分类和视觉定位几个任务都达到了新SOTA表现，在视频分类、图像分类图文检索、以及多模态经典benchmark也都取得了比较领先的结果。快速调用 调用前准备 已开通...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
[推荐]模型服务灵积DashScope
简介 ONE-PEAC 是一个 图文音三模态 通用表征模型，在语义分割、音文检索、音频分类和视觉定位几个任务都达到了新SOTA表现，在视频分类、图像分类、图文检索、以及多模态经典benchmark也都取得了比较领先的结果。模型名称 向量维度 度量...
TFRecord数据转换
参数 是否必选 描述 参数值格式 默认值 model_type 是 转换数据用于何种模型训练，取值包括：CLASSIFICATION：图像分类或多标签 DETECTION：物体检测 SEGMENTATION：语义分割 INSTANCE_SEGMENTATION：Instance分割 TEXT_END2END：端到端OCR...
性能指标
LogisticRegressionWithHe 10万 100维*100维 训练 50分钟 神经网络MLP 100万 100维*100维 训练 30分钟 决策树-XGBoostWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 50分钟 决策树-GBDTWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 120分钟 线性回归-...
集成视觉智能服务
ParseFace 识别输入图像中的五官轮廓，对眼睛、鼻子、嘴进行像素级语义分割，人脸比较明显的图片输入效果会更好。SegmentVehicle 识别输入图像中的汽车轮廓，对汽车进行像素分割，输出结果为透明图。SegmentCommodity 用于识别输入图像中的...
五官分割
功能描述 五官分割能力可以检测输入的人脸正面图像，对眼睛、鼻子、嘴进行像素级语义分割。说明 您可以进入 在线咨询 获取在线人工帮助。当前能力可在视觉智能开放平台有完整的免费产品体验，您可以单击 立即试用 对该能力进行更直观试用...
管控台概览
集成全自研多语言query分析能力（分词、NER、纠错、改写、分类等），多模型结构的预训练向量表示能力（encoder-only、decoder-only），混合召回和多因子排序能力（文本匹配、深度语义匹配）等，相对比纯向量检索，提升为行业领先搜索效果。...
CREATE MODEL
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
模型创建
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），对于数据点中有少量显著离群点的...
产品简介
服务集成全自研多语言query分析能力（分词、NER、纠错、改写、分类等），多模型结构的预训练向量表示能力（encoder-only、decoder-only），混合召回和多因子排序能力（文本匹配、深度语义匹配）等，相对比纯向量检索，提升为行业领先搜索...
知识图谱场景
从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置使用方和加持方的数据信息，用于后续的数据处理。使用方：指需要数据的一方。加持方：指提供数据的一方。训练集：需训练的数据表。Label字段：指标签字段，用于后续训练学习。对齐...
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