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- 算法人工智能 內(nèi)容精選 換一換
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現(xiàn)邊緣計(jì)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(shí)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(diǎn)包括實(shí)現(xiàn)了算法的持續(xù)迭代和優(yōu)化，提高了算法的準(zhǔn)確性和可靠性，同時(shí)實(shí)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FPGA異構(gòu)加速 業(yè)界領(lǐng)先的FPGA加速云服務(wù)平臺，并針對基因場景推出基因高性能實(shí)例，定制硬件電路加速的基因算法，降低處理實(shí)驗(yàn)，基因測序效率提升3~5倍。 高精度 FPGA異構(gòu)加速不改變生信分析軟件算法，只是從硬件層面進(jìn)行任務(wù)并行化異構(gòu)調(diào)度優(yōu)化，結(jié)果精確度和常規(guī)HPC保持一致，實(shí)現(xiàn)結(jié)果的高準(zhǔn)確度。來自：百科
- 算法人工智能 相關(guān)內(nèi)容
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覺的AI算法展開，使用ModelArts等平臺和技術(shù)解決生活中的實(shí)際問題。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要，各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長，計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大，來自：百科和IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化。而要做好駕駛員實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測，人工智能算法和物聯(lián)網(wǎng)是必不可少的技術(shù)。 當(dāng)前主流的疲勞駕駛監(jiān)測方法包括：移動(dòng)應(yīng)用APP如地圖軟件等，根據(jù)駕駛時(shí)間或來自：百科
- 算法人工智能 更多內(nèi)容
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出行特征畫像。為城市數(shù)以千計(jì)的路口-道路-區(qū)域構(gòu)建專屬健康檔案，實(shí)現(xiàn)交通擁堵成因智能化診斷 區(qū)域協(xié)同、時(shí)空結(jié)合交通優(yōu)化 基于強(qiáng)大的人工智能算力和算法，實(shí)現(xiàn)信號配時(shí)的區(qū)域協(xié)同優(yōu)化以及實(shí)時(shí)智能自適應(yīng)優(yōu)化，通行延誤降低超過15%。提供時(shí)空結(jié)合的交通組織優(yōu)化建議，通過精準(zhǔn)高效的交通仿真和評估支撐決策來自：百科![]()
SDC）支持一機(jī)多用，違法/事件/流量多功能合一；支持開放SDC OS架構(gòu)，可通過華為算法商城快速加載第三方算法，例如華為與上海電科合作，在SDC上加載了16種違法檢測算法，如“連續(xù)變道、變道不打燈、未交替通行”等新型違章檢測算法已實(shí)戰(zhàn)部署。 挑戰(zhàn)2：光污染隱患大，強(qiáng)反光看不清 道路上的高光爆閃燈來自：云商店![]()
5G智慧零售解決方案優(yōu)勢 5G智慧零售解決方案優(yōu)勢 時(shí)間：2021-03-30 09:33:35 5G 行業(yè)解決方案 華為提供5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等底層技術(shù)能力并聯(lián)合專業(yè)零售行業(yè)合作伙伴打造智慧零售解決方案，鏈接品牌商、供應(yīng)商、分銷商、服務(wù)商等零售業(yè)生態(tài)伙伴，以幫助零售企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自：百科![]()
格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個(gè)滿意的模型。 請參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)來自：專題![]()
故障感知：通過多維指標(biāo)智能聚合與故障預(yù)測算法，面向AnyStack與AnyWhere數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用故障1分鐘及時(shí)發(fā)現(xiàn)。 故障定位：通過告警相關(guān)性分析、水平&垂直關(guān)聯(lián)分析能力實(shí)現(xiàn)場景化根因分析，5分鐘完成故障定位診斷。 故障決策與修復(fù)：生成式算法結(jié)合華為SRE運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)和案例庫，覆來自：百科![]()
廳智能客服機(jī)器人和智能自助終端提供的綜合性服務(wù)功能。在重構(gòu)業(yè)務(wù)流程，精簡內(nèi)部環(huán)節(jié)，同時(shí)，構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)和人工智能的高效用戶模型、智能信息分配算法、供水應(yīng)急工單智能聚合算法、在線智能問答模型等創(chuàng)新技術(shù)支撐應(yīng)用，貫穿各功能。與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)相比，減少機(jī)房大量服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施能耗，來自：百科![]()
分功能，并將訓(xùn)練集比例設(shè)置為“0.8”。 4、訂閱預(yù)置算法。 在AI Gallery中，訂閱物體檢測YOLOv3_ResNet18算法，根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預(yù)置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 6、模型轉(zhuǎn)換和創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練后得到的模型并不符合Atlas來自：專題![]()
A：支持教師自建課程。針對高校需求，平臺開發(fā)了自建課程模塊，老師可以驗(yàn)證自己的猜想，創(chuàng)建案例，平臺還可以實(shí)現(xiàn)與老師教材共建。 7、Q：目前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，但是部分人工智能技術(shù)面臨侵犯用戶隱私安全的問題：如 人臉識別 技術(shù)、語音技術(shù)等，知途教育在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)，人臉識別等技術(shù)的運(yùn)用方面有采取哪些措施來保護(hù)用戶隱私安全的呢？來自：云商店![]()
；（3）參考頁面賽題說明流程，拷貝數(shù)據(jù)集 ；（4）答題 【提交作品要求】 數(shù)據(jù)分析賽·交通流量預(yù)測賽題要求：參賽者需登錄到華為云人工智能大賽平臺提交模型和算法，人工智能大賽平臺支持自動(dòng)判題，返回評比結(jié)果。 【評審標(biāo)準(zhǔn)】 本次比賽將通過華為云大賽平臺對參賽者提交的作品進(jìn)行自動(dòng)判題評分，參賽來自：百科![]()
AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割，對圖像進(jìn)行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要，各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長，計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大，研發(fā)投入來自：百科![]()
Pro：讓AI開發(fā)更簡單 時(shí)間：2021-05-25 10:27:13 企業(yè)級AI應(yīng)用開發(fā)專業(yè)套件 技術(shù)門檻高制約行業(yè)AI落地 75%采用人工智能的企業(yè)相信，AI將在未來3年內(nèi)徹底改變他們的組織和行業(yè)。提升效率是企業(yè)使用AI的最重要目的。AI技術(shù)的高門檻與落地難是中國應(yīng)用者面臨的最來自：百科![]()
大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時(shí)間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場景變換時(shí)，容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 為什么使用“垃圾”回收？ 為什么使用“垃圾”回收？ 時(shí)間：2021-03-09 17:15:19 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 為什么使用“垃圾”回收，主要有如下四大功能： 一、避免常見的內(nèi)存管理錯(cuò)誤 無用單元：不能被訪問，但還沒有釋放。將永遠(yuǎn)無法被釋放（內(nèi)存泄露）。來自：百科![]()
Developer V2.0系列課程。自然語言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要方向，是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)為一體的科學(xué)。本課程就NLP基本理論及應(yīng)用做了介紹，包括NLP的語言模型，文本向量化，常用的NLP算法，NLP的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員來自：百科![]()
銀行卡 OCR 識別-銀行卡識別相比于其它類似產(chǎn)品有哪些優(yōu)勢？ 銀行卡OCR識別相比于其他類似產(chǎn)品具有以下優(yōu)勢：1. 先進(jìn)的算法模型：銀行卡OCR識別采用了先進(jìn)的算法模型，使得識別準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上。這意味著在識別銀行卡信息時(shí)，幾乎沒有錯(cuò)誤或誤判的情況發(fā)生。2. 豐富的識別字段：銀行來自：專題![]()
計(jì)算過程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云 面向來自：百科
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