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參數(shù)分析 算法預集成 專業(yè)預測性算法支持，預集成工業(yè)領域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來自：百科
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第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 第四屆鯤鵬杯山東新動能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓練營開發(fā)者大賽 時間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。來自：百科自動檢測壓板投退狀態(tài)并實時反饋,為安監(jiān)人員進行現(xiàn)場監(jiān)督提供技術保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數(shù)據(jù)檢測訓練，將算法加載到攝像機內部，利用攝像機AI芯片強大的分析推理能力，實現(xiàn)視頻畫面實時分析，通過深度學習算法實時檢測各種壓板的狀態(tài)。 服務商簡介 深圳市鐵越電氣有限公司成立于2000年初，注冊資金來自：云商店
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選擇用其完成開發(fā)調試，最后通過 HiLens平臺 部署到設備上運行和管理。 開發(fā)流程 數(shù)據(jù)預處理和模型訓練 用戶在華為云ModelArts平臺或線下，進行數(shù)據(jù)預處理、算法開發(fā)和模型訓練，得到模型后，根據(jù)需要部署的設備芯片類型，完成對應的模型轉換。 AI應用開發(fā) 開發(fā)者可以選擇基于Mo來自：專題![]()
和交易的平臺，支持在開發(fā)過程中沉淀的一系列算法、模型、應用進行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經沉淀了超過5000個模型資產，讓不懂專業(yè)技術的用戶也能實現(xiàn)AI應用的快速構建，讓AI在行業(yè)的落地更簡單。 盤古大模型基于“預訓練模型+微調”的模式，能夠進一步實現(xiàn)AI模型來自：百科![]()
華為云提供一站式人工智能開發(fā)平臺，通過對歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓練不斷優(yōu)化推理模型，助力短時間臨近預報更加精準 優(yōu)勢 算法豐富：提供圖像分類、物體檢測等幾十種CNN/RNN神經網絡算法模型；提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓練好的模型，加速模型訓練 使用便捷：無縫對接華為云的 OBS 存儲和GPU高性能計算，滿足各類業(yè)務場景需求來自：百科![]()
【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓練營一期：11月11日-11月20日中午12:00一期報名截止 訓練營二期：11月11日-11月27日晚12:00二期報名截止（報名入口見頁面導航） 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓練營授課（線上） 訓練營一期：11月22日-11月29日（來自：百科![]()
來自：百科![]()
AI應用支持如下幾種場景的導入方式： 從訓練中選擇：在ModelArts中創(chuàng)建訓練作業(yè)，并完成模型訓練，在得到滿意的模型后，可以將訓練后得到的模型創(chuàng)建為AI應用，用于部署服務。獲取數(shù)據(jù)的問題。 從OBS中選擇：如果您使用常用框架在本地完成模型開發(fā)和訓練，可以將本地的模型按照模型包規(guī)范上來自：專題![]()
標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。 ModelArts Workflow（也稱工作流）本質是開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中，流水線可能會覆蓋數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)/訓練、模型評估、應用開發(fā)、應用評估等步驟。來自：專題![]()
影響。自學習性是指引擎會收集用戶的反饋，通過脫敏后，用于對AI模型的再訓練。這個再訓練發(fā)生在下圖的Offline Process組件中，通過Scheduling Fine-Tune Training 對模型訓練，驗證成功后在提交到Online Process 組件中上線使用。 ROMA來自：百科![]()
對參賽作品進行評比，并由專業(yè)評審專家團隊進行打分和評選，作品知識產權歸屬參賽者所有 l參賽作品完整度50%：（開發(fā)完成度、業(yè)務可完整體驗、算法成熟度） l參賽作品的商業(yè)價值20%：（市場規(guī)模、解決的痛點、方案競爭力） l參賽作品的創(chuàng)意 15%：（創(chuàng)意是否新穎、解決的業(yè)務場景的獨特性）來自：百科![]()
產品特點 端云協(xié)同推理，平衡低計算時延和高精度 端側分析數(shù)據(jù)，降低上云存儲成本 一站式技能開發(fā)，縮短開發(fā)周期 技能市場預置豐富技能，在線訓練，一鍵部署 產品架構 Huawei HiLens 是一個端云協(xié)同的多模態(tài)AI開發(fā)應用平臺，云側提供開發(fā)框架HiLens Framework、開發(fā)環(huán)境HiLens來自：百科![]()
很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后，必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力，但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結合。 另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產來自：百科![]()
決策的結合，實現(xiàn)自動視覺檢測，提升產品質量。 優(yōu)勢： ●高效：云端已訓練的視覺模型，在邊緣側部署，實現(xiàn)產品實時預測，提升檢測效率，提高產品質量 ●模型優(yōu)：提供邊云協(xié)同架構，云端模型訓練，數(shù)據(jù)邊緣處理，模型增量訓練優(yōu)化，實現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控：智能邊緣平臺可以實現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā)，節(jié)點狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控來自：專題![]()
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同場景；邊側、云端的實時最優(yōu)控制策略，為交通參與者提供全局最優(yōu)的協(xié)同控制。 智慧交通邊緣節(jié)點通過視頻和雷達融合分析，智能化算法檢測道路交通事件（算法云端訓練、邊緣執(zhí)行），有效實時提供碰撞告警，紅綠燈相位推送，車流量感知及控制等智能服務。向交通管理者提供交通全息監(jiān)控能力，向車輛提供來自：百科![]()
測出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結構上，F(xiàn)aster RCNN將特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding來自：百科![]()
場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和低時延的來自：百科
