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理、價(jià)格管理、采購計(jì)劃管理、到貨接收、采購報(bào)表管理和供應(yīng)商門戶等工作;MES模塊可以進(jìn)行設(shè)備管理、設(shè)備保養(yǎng)、設(shè)備維修、設(shè)備點(diǎn)檢、車間薪資和工夾具管理等操作;WMS模塊可以進(jìn)行庫存環(huán)境定義、入庫單、出庫單、庫房主賬查詢、庫存盤點(diǎn)、庫存月結(jié)和庫存分析等工作;FMS模塊可以進(jìn)行銷售結(jié)算來自:專題應(yīng)用解決方案 安全帽檢測智能視頻解決方案 為解決這一系列問題,博思廷與華為聯(lián)合推出了安全帽檢測智能視頻解決方案,采用深度學(xué)習(xí)的博思廷高精度智能算法內(nèi)嵌至華為軟件定義攝像機(jī)中,對(duì)檢測區(qū)域內(nèi)的施工、工作人員是否佩戴安全帽(支持紅色、藍(lán)色、黃色、白色等多種顏色)進(jìn)行檢測,當(dāng)有人員未佩戴安來自:云商店
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Algorithms:融合算法庫(算法基于具體的業(yè)務(wù)模型),根據(jù)具體業(yè)務(wù)模型,在端側(cè)MCU進(jìn)行算法融合,例如環(huán)境監(jiān)測算法、計(jì)步算法等,從傳統(tǒng)、簡單采集算法升級(jí)到智能算法,應(yīng)用直接調(diào)用,提升傳感數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度,降低數(shù)據(jù)采集時(shí)延。 LiteOS傳感框架特點(diǎn) 提升開發(fā)效率,降低開發(fā)難度 LiteOS傳感框架來自:百科多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫,對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢變化,提前預(yù)測潛在異常,包括指標(biāo)的增幅過高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢 場景智能識(shí)別:根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配,如狀態(tài)跳變、周期異常等。來自:百科
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經(jīng)驗(yàn)庫,對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) APM 提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測應(yīng)用故障。當(dāng)事務(wù)出現(xiàn)異常時(shí),通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。APM可來自:百科L跟蹤出現(xiàn)異常時(shí),通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過聚類分析找到問題根因。 APM提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測應(yīng)用故障。當(dāng)URL跟蹤出現(xiàn)異常時(shí),通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維來自:專題智能緩存是華為云 CDN 創(chuàng)新的內(nèi)容緩存策略,AICache以提升CDN整體質(zhì)量為目標(biāo),通過調(diào)整緩存架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)、多種算法優(yōu)化的手段,構(gòu)筑學(xué)習(xí)型緩存架構(gòu)與智能算法結(jié)合的競爭力優(yōu)勢,減少回源帶寬,提升命中率,實(shí)現(xiàn)低時(shí)延。 此外,華為云CDN采用更優(yōu)的調(diào)度策略,精準(zhǔn)的調(diào)度率高達(dá)99%。通過將智能化算法來自:百科)的應(yīng)用運(yùn)維指標(biāo)進(jìn)行綜合判斷。 找到應(yīng)用性能瓶頸后,可以通過CodeArts PerfTest(性能測試 )關(guān)聯(lián)分析生成性能報(bào)表。 通過智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),APM多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征,通過聚類分析找到問題根因。 應(yīng)用性能管理 APM 快速入門來自:專題、涉政、涉恐、廣告、版權(quán)等多個(gè)維度的檢測和過濾。 - 高效準(zhǔn)確地識(shí)別不良信息。華為云 內(nèi)容審核 Moderation 基于華為云強(qiáng)大的人工智能算法和計(jì)算能力,能夠?qū)崿F(xiàn)秒級(jí)響應(yīng)和高并發(fā)處理,同時(shí)又能夠保證高精度和低誤報(bào)率。 - 靈活可擴(kuò)展地適應(yīng)業(yè)務(wù)需求。華為云內(nèi)容審核 Moderation來自:百科
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