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- 字典優(yōu)化算法 內(nèi)容精選 換一換
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識產(chǎn)權(quán)、專利、專有技術(shù)、科技論文、著作權(quán)等成果，是科研管理的重要一環(huán)。 泛微OA協(xié)助科研院所客戶，從知識產(chǎn)權(quán)、科研項目管理、技術(shù)交流、數(shù)據(jù)字典、科研管理制度等多個維度，對科研項目進行全方位的管理、積累與信息共享。 （科研機構(gòu)管理架構(gòu)） 科研機構(gòu)專利及知識產(chǎn)權(quán)數(shù)字化管理方案亮點 1來自：云商店string query 否 列舉桶內(nèi)對象列表時,指定一個標識符,從該標識符以后按字典順序返回對象列表。 max-keys integer query 否 指定返回的最大對象數(shù),返回的對象列表將是按照字典順序的最多前max-keys個對象,范圍是[1,1000],超出范圍時,按照默認的1000進行處理。來自：百科
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MRS 支持自研的CarbonData存儲技術(shù)。CarbonData是一種高性能大數(shù)據(jù)存儲方案，以一份數(shù)據(jù)同時支持多種應(yīng)用場景，并通過多級索引、字典編碼、預(yù)聚合、動態(tài)Partition、準實時數(shù)據(jù)查詢等特性提升了IO掃描和計算性能，實現(xiàn)萬億數(shù)據(jù)分析秒級響應(yīng)。同時MRS支持自研增強型調(diào)度來自：百科為了增強算法的處理問題的能力，對算法進行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對算法結(jié)構(gòu)和收斂進行優(yōu)化。 本算法雖然包括眾多應(yīng)答器的場景，在實際使用中，也有可能會存在誤報場景，針對誤報場景，算法可以提供定制優(yōu)化服務(wù)，針對特定場景進行算法的定制，保證檢測的準確率。 商品直達：<<應(yīng)答器異位檢測>> 交通物流解決方案來自：云商店
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緣計算。以算法編排、算法輕量化自訓(xùn)練平臺和云邊協(xié)同為核心，算法編排即算法組合邏輯編排與告警抑制，例如在人員扶梯算法，即通過人員識別和梯子識別的組合，通過人員相對位置進行判斷是否在梯子上方登高，從而進行告警。告警抑制是通過連續(xù)識別的結(jié)果進行統(tǒng)計分析，從而抑制錯誤告警。算法輕量化平臺來自：百科![]()
返回的共享個數(shù)最大值,不指定該參數(shù),默認全部返回。 metadata string query 否 查詢共享的metadata信息,由一到多個字典形式組織的鍵值對組成。 name string query 否 通過共享名稱模糊過濾。API 微版本2.36之后支持。 offset integer來自：百科![]()
的專用數(shù)據(jù)格式圍繞高性能查詢進行設(shè)計，其中包括多種索引技術(shù)、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化，從而對TB級數(shù)據(jù)查詢進行最快響應(yīng)。 高效率數(shù)據(jù)壓縮：CarbonData使用輕量級壓縮和重量級壓縮的組合壓縮算法壓縮數(shù)據(jù)，可以減少60%~80%數(shù)據(jù)存儲空間，很大程度上節(jié)省硬件存儲成本。來自：專題![]()
數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)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(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預(yù)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(yù)估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界來自：百科![]()
同時通過高性能的計算存儲分離架構(gòu)，打破存算一體架構(gòu)并行計算的限制，最大化發(fā)揮對象存儲的高帶寬、高并發(fā)的特點，對數(shù)據(jù)訪問效率和并行計算深度優(yōu)化（元數(shù)據(jù)操作、寫入算法優(yōu)化等），實現(xiàn)性能提升。 4.MRS支持自研CarbonData和自研超級調(diào)度器Superior Scheduler，性能更優(yōu)。來自：百科![]()
一周的流量預(yù)測，輔助緩堵治理 交通組織優(yōu)化 結(jié)合城市路網(wǎng)通行規(guī)律，工作日、非工作日、早晚高峰和平峰期不同時段的交通通行規(guī)律，給出道路組織優(yōu)化措施建議 在線科學(xué)優(yōu)化建議：通過AI信號優(yōu)化輔助，提供可變車道、潮汐車道、相位優(yōu)化等優(yōu)化建議 線下優(yōu)化手段多樣：截流控制、速度控制、車道分配、右轉(zhuǎn)渠化、掉頭前移等來自：百科![]()
Stage側(cè)處理 查詢彈性伸縮策略全量列表（V2版本）:功能介紹 權(quán)限管理:消息&短信MSG SMS 服務(wù)權(quán)限 查詢數(shù)據(jù)庫規(guī)格:請求消息 數(shù)據(jù)字典 函數(shù)工作流 :獲取函數(shù)列表 查詢數(shù)據(jù)庫對象信息:URI 新增檢查單（API名稱：createTask）:相關(guān)接口 策略及授權(quán)項說明:支持的授權(quán)項來自：百科![]()
對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 主題設(shè)計 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio 新建碼表 碼表，也稱lookup表、數(shù)據(jù)字典表，一般由中英文名稱編碼組成，由可枚舉數(shù)據(jù)構(gòu)成，存儲枚舉數(shù)據(jù)名稱與編碼的映射關(guān)系。 數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 新建碼表 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts來自：專題![]()
居高不下。并且相較于原生BBR，一般商用協(xié)議優(yōu)化軟件，華為自研的BBR 2.0+協(xié)議優(yōu)化算法經(jīng)過基于BBR2.0的技術(shù)升級，具有較好的收發(fā)包適應(yīng)能力，重傳率低，并結(jié)合應(yīng)用層協(xié)議棧，能夠動態(tài)適配各種網(wǎng)絡(luò)傳輸異常場景，整體比較具有較好的優(yōu)化效果。 有了這些領(lǐng)先的技術(shù)，華為云才能夠始終來自：百科![]()
程的可視化和優(yōu)化，提高倉儲效率和準確性。6. AI算法：馬達物流供應(yīng)鏈云采用了先進的AI算法，能夠?qū)?yīng)鏈數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測，提供準確的供應(yīng)鏈決策支持，幫助企業(yè)實現(xiàn)供應(yīng)鏈的智能化和優(yōu)化。綜上所述，馬達物流供應(yīng)鏈云在TMS、ROS、3D裝載、智能拼柜、WMS和AI算法等方面具有較強![]()
索。 “端-邊-云”協(xié)同傳輸優(yōu)化 構(gòu)建高可靠智能加速網(wǎng)絡(luò) 針對于此,華為云 CDN 推出了Net Turbo端-邊-云網(wǎng)絡(luò)傳輸優(yōu)化,利用自研的Overlay智能專線技術(shù)、MP-TCP聚合加速技術(shù),QUIC傳輸協(xié)議、BBR2.0+增強算法等多種協(xié)議及算法優(yōu)化,提升帶寬利用率,降低網(wǎng)絡(luò)時延、卡頓率來自：百科![]()
進行查詢。 如何根據(jù)job_id來查詢Job的執(zhí)行狀態(tài)，請參考查詢Job狀態(tài)。 表4 異常響應(yīng)要素說明 名稱 參數(shù)類型 說明 error 字典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 提交任務(wù)異常時返回的異常信息，詳情請參見表1 error數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 表5 error數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 名稱 參數(shù)類型 說明 message來自：百科![]()
同時通過高性能的計算存儲分離架構(gòu)，打破存算一體架構(gòu)并行計算的限制，最大化發(fā)揮對象存儲的高帶寬、高并發(fā)的特點，對數(shù)據(jù)訪問效率和并行計算深度優(yōu)化（元數(shù)據(jù)操作、寫入算法優(yōu)化等），實現(xiàn)性能提升。 4. MRS支持自研CarbonData和自研超級調(diào)度器Superior Scheduler，性能更優(yōu)。來自：百科![]()
現(xiàn)邊緣計算。通過算法編排、算法輕量化自訓(xùn)練平臺和云邊協(xié)同等核心技術(shù)，ISDP數(shù)字化現(xiàn)場作業(yè)實現(xiàn)了對現(xiàn)場作業(yè)的全面監(jiān)控和管控，提高了安全生產(chǎn)的保障能力和效率。ISDP數(shù)字化現(xiàn)場作業(yè)的優(yōu)勢和特點包括實現(xiàn)了算法的持續(xù)迭代和優(yōu)化，提高了算法的準確性和可靠性，同時實現(xiàn)了算法的快速下發(fā)和升級迭代，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和靈活性。來自：百科![]()
另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。 IoT設(shè)來自：百科![]()
輸 CDN全站加速-協(xié)議優(yōu)化 提供HTTP2、BBR 2.0及華為自研收發(fā)包算法等協(xié)議優(yōu)化能力，對端側(cè)弱網(wǎng)接入場景下的丟包、時延帶來改善，對傳輸體驗要求高，網(wǎng)絡(luò)接入質(zhì)量不好的客戶可帶來較大價值 提供HTTP2、BBR 2.0及華為自研收發(fā)包算法等協(xié)議優(yōu)化能力，對端側(cè)弱網(wǎng)接入場景下來自：專題
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