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華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預測2019 時間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務服務 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科參賽者須根據(jù)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(shù)據(jù)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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華為云計算 云知識 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預測 時間：2020-12-10 15:53:04 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽，大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣來自：百科華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測 時間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強降水臨近預測大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向來自：百科
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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(shù)據(jù)，分析問題發(fā)生的環(huán)節(jié)和工藝參數(shù)優(yōu)化點、 節(jié)能降耗 根據(jù)業(yè)務模型精細化控制高能耗設備 預測性維護 根據(jù)設備過去和現(xiàn)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(shù)據(jù)，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(shù)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(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)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(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)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![]()
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(xiàn)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(jù)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![]()
回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征，產生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預測以及數(shù)據(jù)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![]()
流式數(shù)據(jù)實時入庫：IoT、互聯(lián)網等數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行分析和預測，對設備進行監(jiān)控，對行為進行預測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析：AI服務對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)對資產的全程控制和監(jiān)督。通過對資產的詳細數(shù)據(jù)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![]()
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(shù)據(jù)積累結合建立起設備故障的預測數(shù)據(jù)處理模型，可根據(jù)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![]()
，再進行編輯，保存后啟用即可。 訂單統(tǒng)計、回款統(tǒng)計、退款統(tǒng)計、預測 所屬為人員主題，銷售漏斗(商機金額) 所屬為商機主題，當需要修改預設指標時，到對應主題下找到對應指標修改。 目標統(tǒng)計相關 回款率（回款/目標） 預測 目標完成率 員工目標完成率排行 年度目標完成情況 部門目標完成情況來自：云商店![]()
通過學習本課程，學員可以對設備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù)，基于AI對設備上報數(shù)據(jù)進行分析預測的實際應用場景有一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭 第3章 華為云平臺搭建 第4章 AI智能銷量預測 第5章 AI智慧選址 物聯(lián)網IoT 華為云IoT，致力于提供極簡來自：百科![]()
時間：2020-09-09 15:49:44 什么是AI AI（人工智能）是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預測。 AI開發(fā)的目的是什么 AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結得到研究對象的內在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析來自：百科
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