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- 智能調(diào)度算法 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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今天就來(lái)和大家說(shuō)說(shuō)IoT智能設(shè)備輕松實(shí)現(xiàn)AI的奧秘! AIoT，智能化升級(jí)的最佳通道 AIoT，對(duì)我們來(lái)說(shuō)已經(jīng)不是一個(gè)陌生的詞匯了，隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展和5G萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的人將AI與IoT結(jié)合到一起，而 AIoT已經(jīng)成為傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級(jí)的最佳通道，是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢(shì)。來(lái)自：百科參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹(shù)，分類，聚類，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來(lái)自：百科
- 智能調(diào)度算法 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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工程機(jī)械智能檢測(cè)主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理，是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測(cè)，從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化，提高運(yùn)來(lái)自：云商店
- 智能調(diào)度算法 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，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(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來(lái)自：專題![]()
定制 語(yǔ)音識(shí)別 ，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力，并可自定義語(yǔ)言模型?？筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制，提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 產(chǎn)品特性 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化，語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù) 使用工業(yè)界成熟的算法，結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別學(xué)術(shù)來(lái)自：百科![]()
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漂浮物識(shí)別算法：對(duì)水面上出現(xiàn)的漂浮物（塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被等）進(jìn)行監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的上報(bào)監(jiān)測(cè)結(jié)果，并保存相關(guān)信息，方便事后查詢管理。 商品鏈接：排水口排水識(shí)別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 排水口排水識(shí)別算法 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物體檢測(cè)來(lái)自：云商店![]()
課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts Model來(lái)自：百科![]()
0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用，包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)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(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫(kù)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(kù)是提供開(kāi)箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉(cāng)庫(kù)，模型庫(kù)是存儲(chǔ)和管理各類型專用來(lái)自：其他![]()
Recognition），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。來(lái)自：百科![]()
支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化來(lái)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(guò)“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(lái)自：百科![]()
檢測(cè)異常狀態(tài)，立即報(bào)警。 該算法保證鐵路線路應(yīng)答器的正常工作，保障了鐵路交通的安全。應(yīng)答器異位檢測(cè)算法針對(duì)鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，判斷應(yīng)答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開(kāi)源yolo算法進(jìn)行深度定制，訓(xùn)練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型，將模型通過(guò)轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 中景合天智慧景區(qū)綜合管理服務(wù)平臺(tái)指揮調(diào)度功能介紹 中景合天智慧景區(qū)綜合管理服務(wù)平臺(tái)指揮調(diào)度功能介紹 時(shí)間：2021-03-30 16:49:05 云市場(chǎng) 企業(yè)應(yīng)用 商業(yè)智能 嚴(yán)選商城 鯤鵬 使用指南 商品鏈接：中景合天智慧景區(qū)綜合管理服務(wù)平臺(tái)；服務(wù)商：北京中景合天科技有限公司來(lái)自：云商店![]()
框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型，并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù)，再通過(guò)離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。來(lái)自：百科![]()
pology算法與Kubernetes默認(rèn)調(diào)度器處理的不同點(diǎn)在于，task-topology將待調(diào)度的Pods作為一個(gè)整體進(jìn)行親和性和反親和性考慮，在批量調(diào)度Pod時(shí)，考慮未調(diào)度Pod之間的親和性和反親和性影響，并通過(guò)優(yōu)先級(jí)施加到Pod的調(diào)度進(jìn)程中。 應(yīng)用場(chǎng)景5：在線離線作業(yè)混合部署來(lái)自：專題![]()
本課程主要內(nèi)容包括 CDN 服務(wù)介紹和基本操作演示。通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，學(xué)員將會(huì)對(duì)華為云CDN概況、常見(jiàn)問(wèn)題及基礎(chǔ)操作有系統(tǒng)了解。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解華為CDN概況、售前拓展常見(jiàn)問(wèn)題以及基礎(chǔ)操作。 立即學(xué)習(xí) 華為企業(yè)智能：EI初體驗(yàn) 華為云EI--企業(yè)智能的使能者，通向智能世界的橋梁。 課程目標(biāo) 了解華為云EI產(chǎn)品、解決方案和如何應(yīng)用EI。來(lái)自：專題![]()
本課程主要內(nèi)容包括CDN服務(wù)介紹和基本操作演示。通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，學(xué)員將會(huì)對(duì)華為云CDN概況、常見(jiàn)問(wèn)題及基礎(chǔ)操作有系統(tǒng)了解。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解華為CDN概況、售前拓展常見(jiàn)問(wèn)題以及基礎(chǔ)操作。 立即學(xué)習(xí) 華為企業(yè)智能：EI初體驗(yàn) 華為云EI--企業(yè)智能的使能者，通向智能世界的橋梁。 課程目標(biāo) 了解華為云EI產(chǎn)品、解決方案和如何應(yīng)用EI。來(lái)自：專題![]()
造個(gè)性化自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)課內(nèi)學(xué)習(xí)向課外學(xué)習(xí)的延展，幫助每個(gè)學(xué)生實(shí)現(xiàn)彈性有效的針對(duì)性自主學(xué)習(xí)； 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心功能框架 （2）家庭教育 通過(guò)建設(shè)家庭教育平臺(tái)，讓家長(zhǎng)通過(guò)家庭教育的系統(tǒng)學(xué)習(xí)，擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營(yíng)幸福家庭的能力。 （3）老年開(kāi)放學(xué)院 老年教育作為終來(lái)自：云商店
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