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- 深度學(xué)習(xí) 電力負(fù)荷預(yù)測 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 電力負(fù)荷預(yù)測 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 電力負(fù)荷預(yù)測 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
務(wù)場景，識(shí)別精度提升20%以上、訓(xùn)練時(shí)間短、樣本需求少 電力 電力用采大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)鏈路實(shí)時(shí)性提升至10分鐘，支撐實(shí)時(shí)線損分析、有序用電、負(fù)荷預(yù)測等 數(shù)據(jù)鏈路實(shí)時(shí)性提升至10分鐘，支撐實(shí)時(shí)線損分析、有序用電、負(fù)荷預(yù)測等 電力計(jì)量大數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí) 數(shù)據(jù)湖 ，千萬級(jí)終端采集頻率提升到分鐘級(jí) 實(shí)來自：專題![]()
全部設(shè)備報(bào)告，提供全部設(shè)備的日報(bào)、月報(bào)和年報(bào)，對(duì)全部設(shè)備 OEE 的趨勢變化、設(shè)備開機(jī)率、設(shè)備負(fù)荷時(shí)間分析、停機(jī)原因分析等進(jìn)行多維度的分析，并提供結(jié)論和建議。 單臺(tái)設(shè)備報(bào)告，提供單臺(tái)設(shè)備的日報(bào)、月報(bào)和年報(bào)，對(duì)單臺(tái)設(shè)備 OEE 的趨勢變化、設(shè)備 開機(jī)率、設(shè)備負(fù)荷時(shí)間分析、停機(jī)原因分析等進(jìn)行多維度的分析，并提供結(jié)論和建議。來自：云商店![]()
設(shè)備看板以設(shè)備為視角，對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)、時(shí)間負(fù)荷情況、實(shí)時(shí)OEE、當(dāng)前任務(wù)生產(chǎn)進(jìn)度與完成情況，車間總體設(shè)備開機(jī)率、停待機(jī)時(shí)長與停待機(jī)次數(shù)等監(jiān)控分析。通過設(shè)備看板，生產(chǎn)人員能夠宏觀了解車間整體設(shè)備與單臺(tái)設(shè)備的運(yùn)行情況，可及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在異常情況、設(shè)備負(fù)荷不足的生產(chǎn)調(diào)度等提供指導(dǎo)依據(jù)。 1)來自：云商店![]()
期優(yōu)先與智能排產(chǎn)（以盡量少的延期的排產(chǎn)策略）”的排產(chǎn)策略。 排產(chǎn)策略的行業(yè)約束條件：排產(chǎn)策略考慮了設(shè)備、模具的生產(chǎn)資源可使用日歷（包括資源負(fù)荷與占用情況）、生產(chǎn)資源間的匹配度情況，生產(chǎn)資源歷史生產(chǎn)產(chǎn)品的歷史記錄與最優(yōu)匹配組合，后續(xù)會(huì)進(jìn)一步對(duì)物料顏色、設(shè)備鎖模力與螺桿等作為策略考量因素之一。來自：云商店![]()
廠商，工藝，車間，換模時(shí) 間，工作時(shí)間等。詳細(xì)記錄設(shè)備相關(guān)的所有信息，方便管理人員進(jìn)行查看，維護(hù)，更新等操 作。在設(shè)備檔案中還能設(shè)置設(shè)備的負(fù)荷運(yùn)行計(jì)劃。 2. 設(shè)備監(jiān)控 設(shè)備監(jiān)控模塊監(jiān)控所有設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)詳情，以及異常待機(jī)狀態(tài)，原因與詳情。方便管理人員監(jiān)控每一臺(tái)設(shè)備的詳細(xì)生產(chǎn)狀態(tài)來自：云商店![]()
實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)警：平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測道路風(fēng)險(xiǎn)，提供預(yù)警服務(wù)，幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理風(fēng)險(xiǎn)，避免事故的發(fā)生。4. 氣象預(yù)測服務(wù)、路況預(yù)測服務(wù)、道路風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測服務(wù)：這些服務(wù)可以幫助企業(yè)更準(zhǔn)確地預(yù)測天氣、路況，從而更好地應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，保障道路的安全。總的來說，道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖平臺(tái)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供全來自：專題![]()
是SQL審核范疇，其結(jié)果也可作為性能問題定位的參考數(shù)據(jù)之一。 負(fù)荷分析 負(fù)荷分析工具為數(shù)據(jù)庫提供性能數(shù)據(jù)收集和分析，用戶可通過創(chuàng)建負(fù)荷信息快照記錄指定時(shí)間段集群的負(fù)荷信息數(shù)據(jù)。其中兩個(gè)負(fù)荷信息快照可形成該時(shí)間段內(nèi)負(fù)荷診斷報(bào)告。能夠幫助用戶發(fā)現(xiàn)異常、診斷問題、優(yōu)化性能等，其內(nèi)容豐富直觀，是數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)的利器。來自：專題![]()
云知識(shí) 電力行業(yè)智能巡檢解決方案 電力行業(yè)智能巡檢解決方案 時(shí)間：2021-02-20 11:36:43 云計(jì)算 站崗電力基礎(chǔ)設(shè)施，守護(hù)一片光明！ 商品鏈接：變電站智能巡檢解決方案；深圳市鐵越電氣有限公司 華為好望商城 一名基層電力巡檢員，他的日常工作是走遍大街小巷巡查電力配電設(shè)施來自：云商店![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 時(shí)間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 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![]()
。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)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(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整來自：百科![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購買學(xué)習(xí)卡常見問題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡單，但是同來自：云商店
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