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來自：百科參賽者須根據給定的三個方向“交通流量預測”、“水質高光譜污染物分析”和“貨柜車到港預測分析”，提交整體解決方案和數據分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺進行作品開發(fā)和驗證。 特別說明： 由于三道賽題的作品開發(fā)要求有所區(qū)別，答題請通過以下3個途徑報名和提交作品。 1、交通流量預測可直接來自：百科
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16:14:30 協(xié)同辦公 數字化辦公 移動OA辦公 智慧辦公 企業(yè)辦公 科學、周密的投資項目管理流程是企業(yè)規(guī)范投資行為、防范投資風險、提高投資收益的關鍵要素。 泛微e-cology通過流程和低代碼構建平臺，快速構建基于募、投、管、退的投資項目數字化管理平臺。通過項目投資流程推進項目來自：云商店![]()
盤古預測大模型產品功能 回歸預測 用于連續(xù)值預測，可自動進行任務理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個模型來提升回歸預測精度 分類預測 用于離散值的預測，如：不同類別或標簽；基于任務理解和模型選擇推薦能力，可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合，來提升預測性能 時間序列預測來自：專題![]()
方式一：使用圖形界面的軟件進行預測。Windows系統(tǒng)建議使用Postman。 方式二：使用curl命令發(fā)送預測請求。Linux系統(tǒng)建議使用curl命令。 方式三：使用Python語言發(fā)送預測請求。 方式四：使用Java語言發(fā)送預測請求。 幫助文檔 訪問在線服務（AK/SK認證） 使用AK/SK認證時，您可以通過APIG來自：專題![]()
閾值。 誤檢分析 從預測結果角度統(tǒng)計錯誤檢測的結果，包含準確檢測、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。 從預測結果的角度出發(fā)，預測框與實際框的交并比大于0.5時，預測框與實際框類別不符，認為是類別誤檢；預測框與實際框的交并比大于0來自：百科![]()
基于制造過程、環(huán)境、售后數據，分析問題發(fā)生的環(huán)節(jié)和工藝參數優(yōu)化點、 節(jié)能降耗 根據業(yè)務模型精細化控制高能耗設備 預測性維護 根據設備過去和現在的狀態(tài)，預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障 銷售預測 基于銷售、節(jié)假日、天氣數據，預測產品銷量，降低備貨和庫存成本 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由來自：百科![]()
含有文件類型的輸入，可以在“預測”頁簽輸入JSON代碼進行服務預測。 文件預測：如當前部署服務的AI應用，其輸入類型指定為文件類，可包含圖片、音頻或視頻等場景，可以在“預測”頁簽添加圖片進行服務預測。 JSON文本預測 ModelArts支持文本預測，如果您的輸入類型為文本，請注意測試服務文本應小于12MB。來自：專題![]()
多種算法內置 基于已有時間序列算法，對產品缺陷進行預測，挖掘須重點關注質量的產品 專業(yè) 數據倉庫 專業(yè)數倉支持設計應用多維分析，快速響應 智能設備維護 預測性維護，根據系統(tǒng)過去和現在的狀態(tài)，采用時間序列預測、神經網絡預測和回歸分析等預測推理方法，預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障，發(fā)生來自：百科![]()
回歸反映的是數據屬性值在時間上的特征，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發(fā)現變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 分類 分來自：百科![]()
解決網絡業(yè)務預測類、重復性、復雜類等問題，提升網絡資源利用率、運維效率、能源效率和業(yè)務體驗，使能實現自動駕駛網絡 技術優(yōu)勢 資源利用率提升 引入AI預測網絡流量，根據預測結果進行網絡資源的均衡管理，提高網絡資源利用率 運維效率提升 引入AI，壓縮大量重復性工單、預測故障進行預防性維護，提升網絡運維效率來自：百科![]()
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流式數據實時入庫：IoT、互聯網等數據經過流計算及AI服務處理后，可實時寫入 GaussDB (DWS)。 實時監(jiān)控與預測：圍繞數據進行分析和預測，對設備進行監(jiān)控，對行為進行預測，實現控制和優(yōu)化。 AI融合分析：AI服務對圖像、文本等數據的分析結果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務數據進行關聯分析，實現融合數據分析。來自：百科![]()
為了應對上述技術挑戰(zhàn)，我們可以考慮以下兩點： 預測與決策解耦。預測精度和調度成本之間的權衡來自于預測和決策的耦合，即往往在調度期間進行代價高昂的模型推斷。我們可以將預測和決策解耦。具體來說，調度器可以在新實例到來之前對資源環(huán)境進行建模，并基于假設進行提前預測。當一個新的實例到來，并且調度時的來自：百科![]()
11:41:15 華為網絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網絡人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預測程序，通過機器學習構建硬盤故障預測模型，對數據中心典型硬件進行預測，提前感知硬件故障，降低運維成本，顯著提升業(yè)務體驗。 【賽事簡介】 華為NAIE(網絡人工智能引擎)是一個來自：百科![]()
設一項實踐命題，參賽選手在華為線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts上完成數據準備、訓練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務預測截圖給出預測結果。完成實驗操作并發(fā)布預測結果的選手，將獲得200分附加分。 比賽時間： 2019年3月13日-2019年4月30日 大賽詳細地址：https://competition來自：百科![]()
T+財務ERP的資產管理模塊，幫助企業(yè)實現對資產的全程控制和監(jiān)督。通過對資產的詳細數據進行實時捕捉和分析，企業(yè)可以及時監(jiān)測和預測資金的流動情況，提高資金的監(jiān)測和預測能力。同時，T+財務ERP還提供了自定義核算的管理報告和經營分析報告，幫助企業(yè)設計定制化的管理報告和經營分析報告，提升資來自：專題![]()
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修復設備的問題； 可降低企業(yè)售后服務成本15%以上；可提升客戶滿意度10%以上。 場景三：設備預測性維護 通過行業(yè)經驗及設備數據積累結合建立起設備故障的預測數據處理模型，可根據模型來預測設備的故障情況，達到提前預知，提前維護，減少設備故障，提高設備使用壽命。 場景四：設備配件電商平臺來自：云商店
