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    而在标准物模型下,每个设备都对应一个统一的标准物模型,它对外提供一致的接口,可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型,比如可以将摄像头和灯组装在一起,组成一个带摄像头的灯,组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型,既能够满足复杂场景的需要,也能够保持其标准模型与应用进行对接。
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    Labmda等];这些方法原理简单,易于实现,但是在面对负载变化时缓存效率较低。 2、基于负载特征学习的动态缓存: 例如基于请求到达间隔预测的动态缓存方案 Serverless in the Wild [ASPLOS'20];学习长短期负载变化特征的动态缓存方案 INFless [ASPLOS'22];
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    发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow(也称工作流)本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中,流
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    据探索 资产模型 为充分“理解”物联网设备所产生的海量数据,往往需要将单一设备数据和测量数值置于一个上下文中去分析,这个上下文可能是一个产线或系统装配关系、组织关系、地理空间关系等等。IoT数据分析服务提供资产模型能力,帮助开发者快速定义复杂业务系统模型,并基于该模型对物联网数据进行实时关联计算、智能关系分析等处理。
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