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- 金融行業(yè)深度學(xué)習(xí)算法 內(nèi)容精選 換一換
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車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析：車聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析，車輛駕駛行為的數(shù)據(jù)模擬實(shí)踐，探索車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)序列奧秘。 軟件開發(fā) 華為企業(yè)級(jí)JAVA編程規(guī)范：了解企業(yè)級(jí)JAVA編程規(guī)范，體驗(yàn)華為云實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目為教育行業(yè)應(yīng)用帶來的價(jià)值 云安全 云上主機(jī)安全：云上主機(jī)安全提供資產(chǎn)管理、漏洞管理等功能，幫助金融、游戲等行業(yè)降低主機(jī)安全風(fēng)險(xiǎn)。來自：百科視頻管理與應(yīng)用平臺(tái)，利用人工智能和深度學(xué)習(xí)在視頻與 圖像識(shí)別 方面的應(yīng)用，以機(jī)器輔助人力，提供AI視頻技術(shù)應(yīng)急智能解決方案； 該方案充分發(fā)揮了芯峰深度學(xué)習(xí)算法與華為智能計(jì)算硬件的性能，通過邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)秒級(jí)響應(yīng)，以及通過華為云實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速布署、算法迭代以及穩(wěn)定運(yùn)行，解決應(yīng)急場(chǎng)站中的安全隱患。來自：云商店
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AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦算法，實(shí)現(xiàn)了語句級(jí)+負(fù)載級(jí)智能索引推薦，將效率從小時(shí)級(jí)別提來自：專題海量高并發(fā)數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜查詢場(chǎng)景的考驗(yàn)。 金融級(jí)高可用與全密態(tài)安全 金融級(jí)高可用與全密態(tài)安全 金融級(jí)兩地三中心高可用 GaussDB 提供了多種高可用方案，包括同城AZ內(nèi)高可用、跨AZ高可用、異地跨Region的兩地三中心容災(zāi)方案，滿足金融級(jí)監(jiān)管要求。GaussDB通過獨(dú)有的Switch來自：專題
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學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自：專題![]()
新性地將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理和知識(shí)工程等多種技術(shù)相結(jié)合，為客戶提供全方位的業(yè)務(wù)自動(dòng)化的靈活穩(wěn)定的平臺(tái)級(jí)RPA產(chǎn)品及解決方案。他們的產(chǎn)品和解決方案已經(jīng)為國內(nèi)數(shù)百個(gè)客戶提供服務(wù)，涵蓋金融、銀行、保險(xiǎn)、電力、能源、政府、公共安全、制造、零售、物流、高科技等多個(gè)行業(yè)。除了總部位于來自：專題![]()
Pro定位為企業(yè)AI生產(chǎn)力工具，提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式，將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識(shí)沉淀在相應(yīng)的套件和行業(yè)工作流(Workflow)中，真正實(shí)現(xiàn)賦能行業(yè)AI應(yīng)用開發(fā)者，全面提升行業(yè)AI開發(fā)效率和落地效果。 應(yīng)用場(chǎng)景 特定行業(yè)下希望解決特定問題的場(chǎng)景，例如： 政務(wù)派單分類來自：百科![]()
。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 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(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限來自：百科![]()
NA、RNA、液態(tài)活檢等主流生物基因測(cè)序場(chǎng)景?；蛉萜骰谳p量級(jí)容器技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化官方標(biāo)準(zhǔn)算法，為您提供靈活可定制的測(cè)序流程、秒極可伸縮的高可靠資源。 智能邊緣平臺(tái)（Intelligent EdgeFabric，簡(jiǎn)稱IEF）通過納管用戶的邊緣節(jié)點(diǎn)，提供將云上來自：百科![]()
通用AI是一種能夠像人類一樣進(jìn)行思考、學(xué)習(xí)和推理的人工智能系統(tǒng)。它不同于傳統(tǒng)的人工智能，它不僅可以處理特定領(lǐng)域的任務(wù)，還可以跨越不同的領(lǐng)域，包括自然語言處理、圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等，具有廣泛的適用性和高度的靈活性。 通用AI的發(fā)展前景非常廣闊，它可以在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用，為人類帶來來自：百科![]()
集訓(xùn)練自己的模型，或利用平臺(tái)中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺(tái)核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件，為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本，支撐模型訓(xùn)練；算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫，模型庫是存儲(chǔ)和管理各類型專用來自：其他![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快： 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來自：百科![]()
極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型，用戶不需編寫代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。來自：百科![]()
人工智能 華為云好望商城交通事件檢測(cè)算法，服務(wù)商： 前端科技； 采用人工智能AI智能算法,可自動(dòng)檢測(cè)攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的逆行事件、停車事件、行人事件、拋灑物事件、擁堵事件、機(jī)動(dòng)車駛離事件、交通事故事件等。 商品介紹 1、算法上采用最新的深度學(xué)習(xí)模式，徹底解決傳統(tǒng)事件檢測(cè)設(shè)備的誤報(bào)和來自：云商店![]()
務(wù)僅支持中文識(shí)別與合成。 語音交互 包括以下子服務(wù)： 定制 語音識(shí)別 （ASR Customization，ASRC）：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域（如快遞行業(yè)）優(yōu)化的語音識(shí)別能力，并可自定義語言模型。定制語音識(shí)別包含 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)寫（Real-time來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
配獨(dú)家調(diào)優(yōu)算法，為用戶提供可靠的硬件環(huán)境。用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選購不同配置的裸金屬服務(wù)器。 通用型：擁有Intel Xeon V4 CPU或新一代Intel Skylake V5 CPU，滿足資源專享、網(wǎng)絡(luò)隔離、性能有基本要求的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如數(shù)據(jù)庫、核心ERP系統(tǒng)、金融系統(tǒng)等。 本地存儲(chǔ)型：擁有Intel來自：百科![]()
準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群，快速識(shí)別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 處理速度快來自：百科![]()
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