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參賽者須根據給定的三個方向“交通流量預測”、“水質高光譜污染物分析”和“貨柜車到港預測分析”，提交整體解決方案和數據分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺進行作品開發(fā)和驗證。 特別說明： 由于三道賽題的作品開發(fā)要求有所區(qū)別，答題請通過以下3個途徑報名和提交作品。 1、交通流量預測可直接來自：百科![]()
深度學習計算服務平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶，推出的 AI開發(fā)平臺 ，提供從樣本標注、模型訓練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力，幫助用戶快速訓練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架，例如AI數據集、AI模型與算力等。來自：其他![]()
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網絡人工智能高校訓練營-中山大學&網絡人工智能聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模型。以來自：百科![]()
障、缺料、提前停工、臨時情況等事情影響到實際加工時長 公式：時間可用率=實際運行時間/計劃運行時間 （注：若負荷時間>計劃運行時間，則公式為：時間可用率=實際運行時間/負荷時間） l 表現(xiàn)指數——即理想加工周期與實際加工周期的占比，會受實際加工頻率、停頓時間等因素的影響。 公式：來自：云商店![]()
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