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很成功的服務體驗。 上云成本 自建MongoDB在人力、財力、時間、風險等四個方面具有較大的成本。 除了這些之外，我們也能經常聽見客戶的聲音，如依賴過度、性能差、競爭力弱等，而隨著上云進程的加快和各類基礎云設施的完善，越來越多的企業(yè)把目光投向了 云數(shù)據(jù)庫 。 文檔數(shù)據(jù)庫 服務 DDS來自：百科治理，構建“人-車-路-環(huán)境”實時動態(tài)數(shù)據(jù)指標體系。通過視頻智能解析，提升交通事件和流量的精準感知，實現(xiàn)從人工被動發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內自動感知預警 多維畫像智能診斷 建立交通知識圖譜，精準挖掘歷史和實時的路網供給能力畫像、人車出行特征畫像。為城市數(shù)以千計的路口-道路-區(qū)域構建專屬健康檔案，實現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷來自：百科
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HCIA- GaussDB 系列課程。本課程重點介紹華為GaussDB(for MySQL)云數(shù)據(jù)庫的特性和應用場景，并介紹部分應用案例。?????????????????????????????????????????? 立即學習 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoSh來自：百科從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。 語音識別 、自動機器翻譯、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經滲入到我們生活中的每個來自：百科
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智能實時信控：AI智能實時信控，分鐘級自動優(yōu)化和下發(fā)信號配時方案，全面兼容主流交通信號控制系統(tǒng) 配時持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺，不斷訓練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構建出長期的完整的道路健康檔案，通過指標、時間特征、控制信息和人、車、非機動車的軌跡，從時間、空間和時空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因來自：百科![]()
和協(xié)調能力 前端路口缺乏實時處理業(yè)務能力 前端路口缺乏數(shù)據(jù)智能分析和突發(fā)狀況實時處理業(yè)務能力。依賴全量數(shù)據(jù)網絡回傳，數(shù)據(jù)中心集中式處理，無法應對高時效性的場景需求 交通智能體 TrafficGo基于華為云人工智能和大數(shù)據(jù)技術優(yōu)勢，與交通行業(yè)深度融合，提供“感知-認知-診斷-優(yōu)化-評來自：百科![]()
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