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,機載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合,有效支撐空管業(yè)務。 空管數(shù)據(jù)智能化,輔助業(yè)務決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合,基于深度學習、強化學習等方法,面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進離場排序、智能化機場運行等場景,輔助業(yè)務決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用,打造智慧化空管來自:百科全保護。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦來自:專題
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理全流程,并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例,展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法,最大化內(nèi)存復用率,絕大部分場景下達到內(nèi)存使用下限值;提供模型壓來自:百科來自:百科
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