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- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱預(yù)測 內(nèi)容精選 換一換
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代理通 紛享銷客連接型CRM代理通解決方案?????????? 伙伴招商管理 開啟渠道合作新篇章 伙伴全方位賦能體系 升級伙伴銷售能力 伙伴聯(lián)合營銷 獲得更多有效潛客 伙伴聯(lián)合銷售 加快銷售進程促進成交 代理功能 伙伴門戶自定義 | 線索分配 | 客戶報備 | 商機分階段推進 | 跨企業(yè)審批來自:專題回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征,產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預(yù)測變量的函數(shù),發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系,其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場營銷的各個方面,如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預(yù)測及有針對性的促銷活動等。 分類 分來自:百科
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打手機智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機內(nèi)部,利用攝像機內(nèi)部AI來自:云商店閾值。 誤檢分析 從預(yù)測結(jié)果角度統(tǒng)計錯誤檢測的結(jié)果,包含準(zhǔn)確檢測、類別誤檢、背景誤檢、位置偏差四種誤檢的錯誤類型,繪制成餅圖,統(tǒng)計各類錯誤占錯誤檢測的比例。 從預(yù)測結(jié)果的角度出發(fā),預(yù)測框與實際框的交并比大于0.5時,預(yù)測框與實際框類別不符,認為是類別誤檢;預(yù)測框與實際框的交并比大于0來自:百科
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RASR優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高 采用最新一代 語音識別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準(zhǔn)確率顯著提升。 識別速度快 把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自:百科合華為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴,舉辦2019華為中國區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽,共設(shè)一項實踐命題,參賽選手在華為線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型,并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測截圖給出預(yù)測結(jié)果。完成實驗操作并發(fā)布預(yù)測結(jié)果的選手,將獲得200分附加分。來自:百科圖4實時數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實時入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后,可實時寫入DWS。 實時監(jiān)控與預(yù)測 圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測,對設(shè)備進行監(jiān)控,對行為進行預(yù)測,實現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析 AI服務(wù)對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在DWS中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析,實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。來自:百科解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題,提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗,使能實現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)優(yōu)勢 資源利用率提升 引入AI預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量,根據(jù)預(yù)測結(jié)果進行網(wǎng)絡(luò)資源的均衡管理,提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率 運維效率提升 引入AI,壓縮大量重復(fù)性工單、預(yù)測故障進行預(yù)防性維護,提升網(wǎng)絡(luò)運維效率來自:百科流式數(shù)據(jù)實時入庫:IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后,可實時寫入 GaussDB (DWS)。 實時監(jiān)控與預(yù)測:圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測,對設(shè)備進行監(jiān)控,對行為進行預(yù)測,實現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析:AI服務(wù)對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析,實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。來自:百科
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