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I與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內(nèi)存占用高,算法延時長的問題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。來自:百科
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華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.來自:百科
準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。 響應(yīng)速度快:單張 圖像識別 速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核 -文本有以下應(yīng)用場景: 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論,智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論,保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準確率高。來自:百科
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