-
欣象桥梁健康监测管理系统
桥梁健康监测管理系统是一种用于实时监测和评估桥梁结构健康状况的系统。主要通过传感器、数据采集与传输设备、数据处理与分析软件等技术手段，对桥梁的各种参数进行实时监测。可以及时发现桥梁的安全隐患，制定合理的维修和保养计划，确保桥梁的安全运行。桥梁健康监测管理系统广泛应用于公路桥梁、铁
商家： 天津欣象科技有限公司 交付方式：license￥200000.0桥梁健康监测管理系统是一种用于实时监测和评估桥梁结构健康状况的系统。主要通过传感器、数据采集与传输设备、数据处理与分析软件等技术手段，对桥梁的各种参数进行实时监测。可以及时发现桥梁的安全隐患，制定合理的维修和保养计划，确保桥梁的安全运行。桥梁健康监测管理系统广泛应用于公路桥梁、铁
￥200000.0 -
物联网技术在电力设备在线监测中应用
减了NILM问题的求解耗时，提高了Viterbi算法在NILM应用中的适用性，扩展了电力设备在线监测中的应用范围。3试验结果与分析为了验证本文物联网在设备在线监测技术上的应用效果，本文将Internet交互方式和光纤通信方式进行对比。对某输变站电力公司进行实时监测，使用新型LPW
-
删除监测任务 - 漏洞管理服务
在左侧导航树中，选择“安全监测”，进入“安全监测”界面。 在目标监测任务所在行的“操作”列中，单击“删除任务”，在弹出的对话框中，单击“确认”。 父主题： 安全监测
-
分享深度学习在经济学中的应用
强化学习在高维经济学问题中的应用前面介绍的是深度学习在经济学领域的应用。对比传统的深度学习，深度强化学习能够有效处理高维问题。所以，在一些包含高维动态数据的经济学问题上，深度强化学习表现更加优秀。1、深度强化学习下的股票交易由于缺乏处理高维问题的能力，传统强化学习方法不足以找到最
-
分享深度学习在经济学中的应用
权在内的具有标的股票的投资组合。[98]建立了抵押贷款风险的深度学习模型，能够处理庞大的数据集。实验结果发现：受当地经济状况影响的变量与债务人行为之间具有非线性关系。例如，失业变量在抵押贷款风险中占有相当大的比重。深度学习下的投资财务问题通常需要对多个来源的数据集进行分析。因此，
-
深度学习方法在 NER 中的应用
领域中的研究热点，从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，到近年来基于深度学习的方法，NER 研究进展的大概趋势大致如下图所示。在基于机器学习的方法中，NER 被当作序列标注问题。利用大规模语料来学习出标注模型，从而对句子的各个位置进行标注。**NER 任务中的常用模型包括生成式模型
-
删除健康检查 - 弹性负载均衡 ELB
删除健康检查 功能介绍 删除健康检查。 接口约束 如果该健康检查绑定的负载均衡器的provisioning状态不是ACTIVE，不能删除该健康检查。 调试 您可以在API Explorer中直接运行调试该接口。 URI DELETE /v2/{project_id}/elb/he
-
人工智能技术在油田环境监测与治理中的应用
本文将探讨如何利用人工智能技术来实现对油田环境的监测与治理。通过分析油田环境数据，应用机器学习算法和深度学习模型，可以实现对油田环境污染、地质变化等问题的快速检测和预测。这些技术的应用将帮助油田企业更好地管理环境，保护生态平衡，并提高油田的可持续发展能力。 在油田环境监测方面，我们可以使用传感器网络收集实时的环境数据
-
城市健康云，打造大健康服务生态
针对医联体、远程医疗平台、互联网+医疗等建设中的业务协同难、数据共享难的问题，以城市健康云基础设施、云会议、云数据库、EI人工智能、智慧屏、可穿戴等全产品解决方案，结合合作生态的应用系统，联合构建端到端的分级诊疗全场景解决方案。帮助客户实现基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗制度，从而解决
-
资料学习 - 面向健康的个人知识图谱应用
论文《Applying Personal Knowledge Graphs to Health》在个人健康场景下知识图谱的应用进行了分析，其阐述如下：封装个人健康信息的知识图，或个人健康知识图(PHKG)，可以帮助在知识驱动的系统中实现个性化的医疗保健。在本文中，我们对围绕PHK
-
人工智能技术在油田环境监测与治理中的应用
智能化油田环境监测与治理是当今油田勘探开发中的重要课题之一。随着环保要求的提高和油田运营的复杂性增加，利用人工智能技术来监测和管理油田环境成为一种创新的解决方案。本文将介绍人工智能技术在油田环境监测与治理中的应用，探讨其在提高环境保护水平和优化油田运营效率方面的潜力。 首先，人工
-
分享深度学习在经济学中的应用
哈佛IV-4的同时，对模型的稳健性进行了市场风险的证明。[69]提出了一项聚光灯下的深度学习技术（spotlighted deep learning ）应用于股价预测，主要创新点是滤波技术赋予了深度学习模型新颖的输入特征。[70]在分析股票价格模式的同时，利用深度学习技术对股票价
-
健康检查异常排查（独享型） - 弹性负载均衡 ELB
独享型负载均衡的后端服务器安全组规则必须放通ELB用于健康检查的协议和端口和健康检查的源地址。 健康检查的协议和端口为用户在健康检查配置页面进行设置，您可在后端服务器组的基本信息页面查看。独享型负载均衡用于健康检查的源地址为ELB后端子网所在的VPC网段。 您可通过自助诊断工具后端服务器的安全组规则进行诊断。后
-
健康检查介绍 - 弹性负载均衡 ELB
衡服务中，承载业务流量。 如果您的业务对负载比较敏感，过于频繁的健康检查报文可能会对您的正常业务产生影响。您可以根据实际的业务情况，通过增大健康检查间隔，或者将七层健康检查改为四层健康检查等方式来降低对业务的影响。如果您的业务系统自身有健康检查机制，也可以关闭负载均衡器的健康检查
-
分享深度学习在经济学中的应用
拉格朗日技术的方法能够解决更复杂的任务。深度学习下的银行和在线市场在网上购物和信用卡场景中对欺诈检测要求非常高，当前强化学习最先进的研究成果如下表所示：应用基础实验证实了AE（自动编码）和RBM（玻尔兹曼机）方法能够在海量数据集下准确地检测信用卡的风险。但是深度学习在建立模型时需
-
通话中质量监测 - 实时音视频 SparkRTC
通话中质量监测 功能描述 加入频道后，SDK会每隔2秒自动触发通话质量相关的回调，上报当前本地和远端的音视频统计信息。 接口调用流程 实现通话中质量监测 通话质量上报 onNetworkQualityNotify，房间内客户端网络质量实时上报，默认开启，每2s上报一次，两人以上才会回调。
-
深度学习技术在油藏分析中的应用
深度学习技术在油藏分析中的应用 在当今数字化时代，人工智能技术的快速发展为各个领域带来了革命性的变革。油田勘探领域也受益于这些技术的进步，尤其是深度学习技术的应用。本文将重点介绍深度学习技术在油藏分析中的应用，并展示一些成功案例。 深度学习技术简介 深度学习是一种机器学习技术
-
华为云携手云庐科技，打造全球领先的工程安全监测平台
析，再到反过来优化传感器的布置，整个过程都采用了华为云平台的PaaS技术。其中，云庐科技的智能监测平台（YLIMS），采用华为云的云容器和微服务做开发和部署，且在数据分析里采用了华为云的大数据分析平台和深度学习服务进行解算。华为云的深度学习平台和云庐科技的力学仿真平台（YLSAS
-
深度学习在语音识别中的应用
语音识别是将语音信号转换为文本的技术，近年来，深度学习在语音识别领域取得了显著的进展。本文将深入探讨深度学习在语音识别中的应用，包括技术原理、主要算法、应用场景以及未来发展方向。 技术原理 深度学习在语音识别中的成功归功于其对大规模数据的高效学习能力。传统的语音识别系统主要依赖于手工设计的特征，而深
-
设置容器健康检查 - 云容器引擎 CCE
设置容器健康检查 操作场景 健康检查是指容器运行过程中，根据用户需要，定时检查容器健康状况。若不配置健康检查，如果容器内应用程序异常，Pod将无法感知，也不会自动重启去恢复。最终导致虽然Pod状态显示正常，但Pod中的应用程序异常的情况。 Kubernetes提供了三种健康检查的探针：
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
