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- 分析模型命令算法 內(nèi)容精選 換一換
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無論該設備是否在線，都可以通過該影子查詢和設置設備的狀態(tài)。 設備命令 設備的產(chǎn)品模型中定義了 物聯(lián)網(wǎng)平臺 可向設備下發(fā)的命令，設備命令為應用服務器提供向設備下發(fā)命令的功能，實現(xiàn)對設備的控制操作。 設備屬性 設備的產(chǎn)品模型中定義了物聯(lián)網(wǎng)平臺可向設備下發(fā)的屬性，設備屬性為應用服務器提供向設備下發(fā)屬性的功能。來自：專題華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科
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華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外來自：百科華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 模型訓練與平臺部署（Mindspore-TF） 時間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上，并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者來自：百科
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華為云計算 云知識 視頻內(nèi)容分析 視頻內(nèi)容分析 時間：2020-12-14 20:14:41 視頻內(nèi)容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對視頻中人、車、物、行為的多目標檢測、識別、分析等能力，在多種場景下準確高效地輸出視頻結(jié)構來自：百科![]()
華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型，并進行調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預訓練模型。來自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中，與昇騰AI處理器進行融合后，才可以進行推理計算，這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡模型解析，提煉來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。來自：百科![]()
全國（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機構、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽，賽隊人數(shù)1-10人；組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成，依賴華為來自：百科![]()
1、平臺側(cè)開發(fā)：包括創(chuàng)建產(chǎn)品、開發(fā)產(chǎn)品模型、開發(fā)編解碼插件。詳細操作指導請參考創(chuàng)建產(chǎn)品、開發(fā)產(chǎn)品模型、開發(fā)編解碼插件。 2、設備側(cè)開發(fā)：使用模組接入。 3、（可選）應用側(cè)開發(fā)。 MQTT協(xié)議設備接入 1、平臺側(cè)開發(fā)：包括創(chuàng)建產(chǎn)品、（可選）開發(fā)產(chǎn)品模型、（可選）開發(fā)編解碼插件。當數(shù)據(jù)格來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關聯(lián)的Region和AZ的子集來自：百科![]()
IoT聯(lián)接服務 IoT邊緣 IoTEdge 將云端智能擴展到邊緣設備 邊緣計算 物聯(lián)網(wǎng) IoT數(shù)據(jù)分析服務 IoT數(shù)據(jù)分析IoTA 提供物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一站式分析服務，分析效率提升10倍 數(shù)據(jù)分析 可視化 物聯(lián)網(wǎng) IoT聯(lián)接服務 全球SIM聯(lián)接 全球設備就近接入云站點，智能選網(wǎng)，享受當?shù)刭Y費，接入更省錢來自：專題![]()
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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。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率來自：百科![]()
新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓練/邊緣推理的模式實現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學習、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供安全可靠的邊云數(shù)據(jù)通道 邊緣應用產(chǎn)生的來自：專題![]()
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支持通過數(shù)據(jù)分析服務查看歷史數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)下行 命令下發(fā) 都可以通過應用側(cè)接口調(diào)用給設備下發(fā)指令。 依賴產(chǎn)品模型，需要與產(chǎn)品模型中的命令定義匹配，是同步的（命令下發(fā)后等待設備側(cè)的回復響應，若無響應則超時失?。С挚刂婆_命令下發(fā)。 屬性修改 依賴產(chǎn)品模型，需要與產(chǎn)品模型中的屬性定義來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 數(shù)據(jù)庫概念模型的特點 時間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫 概念模型是高層次的抽象模型，獨立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，不會受到任何數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點： 能真實、充分地反映現(xiàn)實世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實世界的真實模型；來自：百科
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