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    轉換。我們推薦使用網(wǎng)關來完成協(xié)議轉換,將第三方協(xié)議轉成MQTT協(xié)議。我們把用來進行協(xié)議轉換的網(wǎng)關叫做協(xié)議轉換網(wǎng)關。 實現(xiàn)原理 方案總體架構框圖如下: 協(xié)議轉換網(wǎng)關是一個網(wǎng)關,可以部署在云上或者本地。第三方協(xié)議設備作為協(xié)議轉換網(wǎng)關的子設備接入平臺。 協(xié)議轉換網(wǎng)關一般由三部分組成:
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    云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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    技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學習模型的技術特點。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章
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    降低設備非計劃停機時間,節(jié)約現(xiàn)場服務人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設備參數(shù)、當前狀態(tài)等特征構建故障預測模型,并對預測出的問題給出初步的關鍵參數(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
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    Gallery中,共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 算法:共享了算法。 AI Gallery的算法模塊支持算法的共享和訂閱。在AI Gallery的“算法”中,可以查找您想要的算法,訂閱滿足業(yè)務需要的資產(chǎn),最后推送至ModelArts控制臺中使用。也可以將個人開發(fā)的算法分享發(fā)布至AI Gallery中,共享給其他用戶使用。
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    括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益:
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    實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
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    備上運行的人工智能應用程序,負責對模型的生成、加載和運算的調度。在L2層將神經(jīng)網(wǎng)絡的原始模型轉化成最終可以執(zhí)行在昇騰AI處理器上運行的離線模型后,離線模型執(zhí)行器將離線模型傳送給L1芯片使能層進行任務分配。 L1芯片使能層 L1芯片使能層是離線模型通向昇騰AI處理器的橋梁。在收到L
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    l 針對IoT設備內存空間小的問題,LiteAI應用了模型量化技術,將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)更合理的內存管理算法,最大化內存復用率,絕大部分場景下達到內存使用下限值;提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇,進一步減少內存占用。 l LiteAI
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    手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進行 AI 模型開發(fā)和部署 時間:2021-04-27 14:56:49 內容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調優(yōu)、編
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    護。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后,需要在方案內容中填寫必要的配置信息,然后用于API設計中“安全方案”的引用。此外,每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單,便于后期維護。
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    BS,從 OBS 導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結構示例(以TensorFlow模型包結構為例) 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。
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    模型包規(guī)范 ModelArts推理部署,模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 • 模型文件:在不同模型包結構中模型文件的要求不同,具體請參見模型包結構示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定為“config
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    CDN 產(chǎn)品介紹 什么是CDN網(wǎng)絡加速服務 CDN是構建在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)基礎之上的一層智能虛擬網(wǎng)絡,通過在網(wǎng)絡各處部署節(jié)點服務器,實現(xiàn)將源站內容分發(fā)至所有CDN節(jié)點,使用戶可以就近獲得所需的內容。 CDN服務工作原理 CDN通過一組預先定義好的策略(如內容類型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡負載狀況等),將當時
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