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  • 規(guī)則引擎決策模型 內(nèi)容精選 換一換
  • DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上,DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線,開發(fā)者可以通過在線體驗(yàn)或API調(diào)用來使用這些模型。開發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型,以滿足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa
    來自:專題
    雙向通信連接、設(shè)備數(shù)據(jù)采集上云,支持上層應(yīng)用通過調(diào)用API遠(yuǎn)程控制設(shè)備,還提供了與華為云其他云服務(wù)無縫對(duì)接的規(guī)則引擎,可應(yīng)用于各種物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。 設(shè)備接入服務(wù) 還可以現(xiàn)產(chǎn)品模型定義、設(shè)備生命周期可視化管理,提供強(qiáng)大的面向行業(yè)應(yīng)用開放能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。 數(shù)據(jù)接入服務(wù) (DIS):數(shù)據(jù)接入服務(wù)(Data
    來自:百科
  • 規(guī)則引擎決策模型 相關(guān)內(nèi)容
  • DTLS加密協(xié)議,提供安全的傳輸通道 消息通信 提供基于物模型的屬性、命令、事件通信、配置下發(fā)、設(shè)備影子、自定義Topic通信、訂閱推送等消息通信方式 物模型模型指將同類物理設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一建模,設(shè)備和應(yīng)用側(cè)都按照物模型定義的數(shù)據(jù)和命令來實(shí)現(xiàn),從而實(shí)現(xiàn)應(yīng)用和設(shè)備側(cè)解耦 訂閱推送
    來自:百科
    根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行填寫。 設(shè)備類型 單擊Profile_tempSensor.zip,獲取產(chǎn)品模型文件樣例。 在模型定義頁面,單擊“上傳模型文件”,在彈出的頁面中加載產(chǎn)品模型文件,然后單擊“確認(rèn)”。 圖1 上傳模型文件 選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“設(shè)備 > 設(shè)備注冊(cè)”,單擊右上角的“注冊(cè)設(shè)備”,填寫設(shè)備注冊(cè)參數(shù)。
    來自:百科
  • 規(guī)則引擎決策模型 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間:2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念,有些材料也稱為鍵,或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合,如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴,則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一
    來自:百科
    云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間:2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)
    來自:百科
    云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。
    來自:百科
    實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫代碼也可以自建AI模型 時(shí)間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介
    來自:百科
    開發(fā)者使用IoT邊緣支持的設(shè)備協(xié)議或華為SDK將設(shè)備轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品模型,就近接入邊緣節(jié)點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備的管理、智能控制。 邊緣節(jié)點(diǎn) 設(shè)備連接到邊緣節(jié)點(diǎn)后,節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、分析、清洗和上報(bào)設(shè)備數(shù)據(jù)至云端,同時(shí)邊緣側(cè)提供規(guī)則引擎、應(yīng)用集成等功能,方便場(chǎng)景編排和業(yè)務(wù)擴(kuò)展。 云端 云
    來自:百科
    手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時(shí)間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介: 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)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(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編
    來自:百科
    護(hù)。 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(nèi)容中填寫必要的配置信息,然后用于API設(shè)計(jì)中“安全方案”的引用。此外,每個(gè)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(hù)。
    來自:專題
    BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)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(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。
    來自:專題
    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(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同,具體請(qǐng)參見模型包結(jié)構(gòu)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
    來自:專題
    關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時(shí)延,保障業(yè)務(wù)連續(xù)性及可靠性。 IoT邊緣智能 云端分析模型,規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn),邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間上行至云平臺(tái),提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用。 云端分析模型,規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn),邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊
    來自:專題
    力,可快速構(gòu)建API用以開放數(shù)據(jù)及應(yīng)用服務(wù)能力 設(shè)備數(shù)據(jù)集成 支持設(shè)備modbus、OPC-UA等多種工業(yè)協(xié)議接入,提供設(shè)備管理,規(guī)則引擎轉(zhuǎn)發(fā),物模型,物解析等能力,方便將設(shè)備數(shù)據(jù)引入IT系統(tǒng)管理 多云協(xié)同 ROMA Connect邊緣節(jié)點(diǎn)可部署于用戶本地?cái)?shù)據(jù)中心,云上統(tǒng)一管理,
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模
    來自:百科
    。比如,KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示,它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示,然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來,一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo),最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下: 小結(jié) 上述方法都在
    來自:百科
    智能建模”,進(jìn)入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型,進(jìn)入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中,配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明: 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)
    來自:專題
    ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無需算法工程師介入的情況下,即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod
    來自:專題
    ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)
    來自:專題
    從WebPortal界面查詢用戶、導(dǎo)出用戶列表時(shí),都需要對(duì)用戶號(hào)碼進(jìn)行屏蔽處理。 模塊可靠性 分類 原理 規(guī)則引擎模塊 規(guī)則引擎嵌入應(yīng)用程序,用戶可以靈活自主的進(jìn)行業(yè)務(wù)決策,使IoT系統(tǒng)很好的適應(yīng)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景,增強(qiáng) 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 可擴(kuò)展性和可維護(hù)性。 APIServer模塊 提供OAU
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