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网络人工智能(NAIE)训练平台的硬盘异常预测程序，通过机器学习构建硬盘故障预测模型，对数据中心典型硬件进行预测，提前感知硬件故障，降低运维成本，显著提升业务体验。 【赛事简介】 华为NAIE(网络人工智能引擎)是一个让网络AI开发更简单、网络AI应用更高效使能网络自动驾驶的云服来自：百科简单快速使用软件开发生产线 简单快速使用软件开发生产线 华为云软件开发生产线 CodeArts，即开即用，随时随地在云端交付软件全生命周期，打通软件交付的完整路径，简单几步即可交付企业级应用。 华为云软件开发生产线 CodeArts，即开即用，随时随地在云端交付软件全生命周期，打来自：专题
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数字孪生本质是实时流动的数字信息模型，它充分利用实时传感器数据、运行历史等数据，在数字空间实时构建物理对象的精准数字化映射，基于数据整合与分析预测来模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程。 设想一下，当我们为工厂构建数字孪生后，就可以看到工厂每个设备、每道工序交互的每一次变化，从而大幅降低产品的验证工作和工期成本。来自：百科功能，均可以通过web界面由用户自助进行操作。 支持VPC 支持通过VPC内的私有网络，与E CS 之间内网互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支来自：百科
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就拿云耀L实例来说，其为中小企业和开发者提供更加灵活、高效、安全的IT基础设施，真正做到轻量应用服务器简单上云的第一步。它拥有“智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心”的特性，专注于实现“三步建站，两倍性能，简单上云第一步”的目标，能够克服传统云服务器的缺点和局限性，解决用户在使用云服务器过程中遇到的各种问题。来自：百科![]()
和Docker原生接口。用户无需关注集群和服务器，简单三步配置即可快速创建容器负载。 立即使用 包核时套餐包 云容器实例CCI应用场景 大数据、AI计算 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络来自：专题![]()
设备。 云侧平台 1.技能开发 提供统一技能开发框架，封装基础组件，简化开发流程，提供统一的API接口，支持多种开发框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型训练、开发、调试、部署、管理一站式服务，无缝对接用户设备。 在云侧模型管理中导入ModelArts训练出的模型，也可导入用户线下开发的自定义模型。来自：百科![]()
ModelArts 推理部署 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用，将AI应用快速部署为推理服务，您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。 AI模型开发完成后，在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用，将AI应用快速部署为来自：专题![]()
皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe， tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS；另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训，包括ModelArts、 HiLens 和ROS在无人车上的应用。来自：百科![]()
含了框架管理器以及流程编排器。 对于昇腾AI处理器，L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能力，可以脱离深度学习框架（如Caffe、TensorFlow等）使得离线模型（Offline Model，OM）具有同样的能力（主要是推理能力）。框架管理器中包含了离线模型生成器（Offline来自：百科![]()
分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft来自：百科![]()
化展示。 图引擎服务精选文章推荐 图解图计算技术 图引擎服务有哪些应用场景？ 图引擎服务的基本概念 服务支持的图数据格式 图引擎编辑器介绍 图引擎服务提供哪些图分析算法？ 怎么给图配置操作权限？ 图分析算法API有哪些？ 图引擎服务与其他云服务的关系 怎么调用图引擎服务的SDK？来自：专题![]()
设一项实践命题，参赛选手在华为线上 AI开发平台 Modelarts上完成数据准备、训练模型、部署模型，并且发布成模型服务预测截图给出预测结果。完成实验操作并发布预测结果的选手，将获得200分附加分。 比赛时间： 2019年3月13日-2019年4月30日 大赛详细地址：https://competition来自：百科![]()
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【参赛要求】 1、为了更好参加比赛，建议赛队成员可预先在图像感知，物体检测方面了解基本知识，熟悉基本深度学习框架如caffe，pytorch，tensorflow等。 2、组队规模：每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队，请在参赛前提前组队。 3、未满来自：百科![]()
为了应对上述技术挑战，我们可以考虑以下两点： 预测与决策解耦。预测精度和调度成本之间的权衡来自于预测和决策的耦合，即往往在调度期间进行代价高昂的模型推断。我们可以将预测和决策解耦。具体来说，调度器可以在新实例到来之前对资源环境进行建模，并基于假设进行提前预测。当一个新的实例到来，并且调度时的来自：百科![]()
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企业IT系统架构师双速模式架构如何实现？ 前端应用：追求快速响应客户碎片化需求。 后端服务：追求稳定、安全、可靠。 API提供者如何进行能力开放？ 未来应用场景不可预测，困扰企业如何开放、开放哪些API，如何基于统计信息持续演进API？ 企业管理者能力开放如何可管可控？ 开放的API如何做好权限管控、流量来自：百科![]()
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