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等等,已經(jīng)驗(yàn)證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能,升級成了智能設(shè)備后的“威力”。 但,物聯(lián)網(wǎng)AI 開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套來自:百科的數(shù)據(jù)集,或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本,并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開發(fā)指導(dǎo)參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中,用戶需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個(gè)空的文件夾,用于存儲訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行需消耗資源,確保賬戶未欠費(fèi)。來自:專題
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質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法,預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務(wù)運(yùn)維效率,降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本來自:百科
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