- 深度學(xué)習(xí) 多變量時(shí)序預(yù)測 內(nèi)容精選 換一換
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實(shí)時(shí)檢測,秒級(jí)上報(bào):基于視頻實(shí)時(shí)檢測交通異常事件,秒級(jí)上報(bào)告警,更快解決突發(fā)擁堵 交通態(tài)勢研判 基于對多源數(shù)據(jù)的融合分析和深度挖掘,數(shù)字化還原全網(wǎng)交通道路實(shí)際狀況,并識(shí)別常發(fā)擁堵路口、路段和干線。同時(shí)基于交通歷史規(guī)律,結(jié)合天氣、假日情況,精確預(yù)測交通未來狀況,支撐出行信息誘導(dǎo)發(fā)布 路況實(shí)時(shí)查看:實(shí)時(shí)掌握全市宏觀交來自:百科來自:百科
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事務(wù)將無法執(zhí)行。 自治事務(wù)新啟session后,將使用默認(rèn)session參數(shù),不共享主session下對象(包括session級(jí)別變量,本地臨時(shí)變量,全局臨時(shí)表的數(shù)據(jù)等)。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB規(guī)格變更 隨著業(yè)務(wù)的不斷增加,實(shí)例的CPU和內(nèi)存資源可成會(huì)為實(shí)例性能的瓶頸,無法滿足來自:專題性變化? 傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu),兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理:1.實(shí)時(shí)流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 立即學(xué)習(xí) 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了,新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的? IoT邊緣如何實(shí)現(xiàn)海量IoT數(shù)據(jù)就地處理來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL多模接口 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL多模接口 時(shí)間:2020-09-08 10:51:26 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL是一款基于華為自主研發(fā)的計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)。在華為云高性能、高可用、來自:百科學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈 技術(shù) 課程學(xué)習(xí),動(dòng)手實(shí)驗(yàn),技能認(rèn)證,全面掌握區(qū)塊鏈前沿技術(shù) 在線課程 區(qū)塊鏈概念了解 了解區(qū)塊鏈的基本概念,為學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。 區(qū)塊鏈全景實(shí)踐課 本期課程結(jié)合華為云區(qū)塊鏈服務(wù) BCS ,從入門到實(shí)踐,循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課,涵蓋B CS 基礎(chǔ)概念、各行各業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀來自:專題Moderation 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測,方便用戶對不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫,幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測,維護(hù)內(nèi)容安全。來自:百科者打造一站式數(shù)據(jù)開發(fā)體驗(yàn),并且跟華為云物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)(比如設(shè)備接入)無縫對接,降低開發(fā)者開發(fā)難度,提升開發(fā)效率。 針對時(shí)序數(shù)據(jù)的優(yōu)化 針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征,華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化。比如海量時(shí)間線能力,單實(shí)例支持10萬線,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)壓縮比2來自:百科: 降低構(gòu)建時(shí)間和構(gòu)建成本 多套環(huán)境可以使用一次構(gòu)建出包,縮短構(gòu)建時(shí)長,同時(shí)降低企業(yè)構(gòu)建資源成本; 代碼一致性 一次構(gòu)建可以保證所有環(huán)境都運(yùn)行完全相同的代碼; 軟件部署與特性發(fā)布解耦 基于環(huán)境變量開關(guān)特性,減少代碼部署的回滾次數(shù),漸進(jìn)向用戶推出新功能,將軟件發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)最小化。 特性四:開發(fā)者聯(lián)調(diào)環(huán)境,秒級(jí)發(fā)放一鍵部署來自:百科數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺(tái)提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管來自:專題的運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫,對異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢變化,提前預(yù)測潛在異常,包括指標(biāo)的增幅過高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢 場來自:百科呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時(shí)序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng),但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān),分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲(chǔ)存,并提供按時(shí)序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力,我們稱之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動(dòng)路徑、股票價(jià)格曲線等,應(yīng)用于行為分析、趨勢預(yù)測等場景,例如,基于物聯(lián)網(wǎng)的公路監(jiān)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)。 場景優(yōu)勢如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高。來自:百科
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