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全生命周期：從數(shù)據(jù)標注、模型訓練、服務部署、增量更新的全生命周期。 專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預訓練模型。 高精度：大部分模型的準確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓練所需的數(shù)據(jù)量更少。 智能標注：提升標注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎平臺，深度軟硬件協(xié)同。來自：百科![]()
R2 標準版操作系統(tǒng)的 彈性云服務器 為例，介紹安裝云服務器上IIS服務的操作步驟。 云服務器建站入門 為了方便用戶搭建網(wǎng)站，本文介紹了在華為云用云主機服務器搭建網(wǎng)站的幾種方式。您可以根據(jù)不同搭建方式的特點，選擇合適的方式輕松搭建您的網(wǎng)站。 云服務器鏡像部署Windows環(huán)境 本節(jié)介紹來自：專題![]()
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，扭曲后圖像中的行駛證長寬比與實際行駛證相差不超過10%。能處理反光、暗光、防偽標識等干擾的圖片但影響識別精度。目前只支持識別2008年版的行駛證。 文字識別如何提高識別精度？ 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時，盡量提高待識別文字區(qū)域占比，減少無關(guān)背景占比，保持來自：專題![]()
化后的權(quán)重、偏置會保存在離線模型中，推理計算時可以使用量化后的權(quán)重和偏置對輸入數(shù)據(jù)進行計算，而校準集用于在量化過程中訓練量化參數(shù)，保證量化精度。如果不需要量化，則直接進行離線模型編譯生成離線模型。 量化方式分為數(shù)據(jù)偏移量化和無偏移量化，需要輸出量化度（Scale）和量化偏移（Of來自：百科![]()
。 聚合過程中對不同數(shù)據(jù)類型的處理是有差異的。 1、如果輸入的數(shù)據(jù)類型是整數(shù)，系統(tǒng)會對數(shù)據(jù)進行取整處理。 2、如果輸入的數(shù)據(jù)類型是小數(shù)（浮點數(shù)），系統(tǒng)會保留數(shù)據(jù)的小數(shù)點后兩位。 例如，彈性伸縮中“實例數(shù)”的數(shù)據(jù)類型為整數(shù)。因此，如果聚合周期是5分鐘，假設當前時間點為10:35，則來自：專題![]()
路網(wǎng)數(shù)字化服務 是什么 路網(wǎng)數(shù)字化服務是什么 時間：2020-09-11 10:34:37 基于華為物聯(lián)網(wǎng)服務的路網(wǎng)數(shù)字化服務，綜合利用LTE-V/5G通信、高精度定位、云計算技術(shù)道路的數(shù)字化感知，并向交通參與方提供信息，助力交通運行。 路網(wǎng)數(shù)字化服務提供以下功能： 建立交通事件，下發(fā)至路側(cè)單元，路側(cè)來自：百科![]()
持多種典型網(wǎng)絡協(xié)議接入（MQTT、HTTP、WebSocket等），實現(xiàn)對道路的數(shù)字化感知和信息共享。 邊緣智能：基于昇騰AI芯片，實現(xiàn)高精度的交通狀態(tài)感知能力 邊云協(xié)同：基于開放的邊緣計算架構(gòu)，實現(xiàn)邊緣智能算法更新、邊緣管理規(guī)則更新和全局狀態(tài)監(jiān)控等能力 華為云 面向未來的智能世來自：百科![]()
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15:03:41 《交通強國建設綱要》發(fā)展目標之一，是緩解城市交通擁堵，實現(xiàn)交通治理體系和治理能力現(xiàn)代化。 交通智能業(yè)務挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)未有效融合，精度差 交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)多源數(shù)據(jù)各自孤島，無法有效融合。交通數(shù)據(jù)缺乏精準感知，無法支撐實時自動預警和精細化分析診斷 問題識別診斷靠人工，效率低來自：百科
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