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  • bp神经网络预测模型 内容精选 换一换
  • 访问 模型开发训练 提供网络业务不同场景的AI模型开发和训练(如流量预测模型,DC PUE优化控制模型等),开发者可以基于模型训练服务,使用嵌入网络经验的训练平台输入数据,快速完成模型的开发和训练,形成精准的模型,用于应用服务开发 优势 网络经验嵌入、助力开发者快速完成模型开发训练
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    华为云杯2020深圳开放数据应用创新大赛粤港澳大湾区强降水临近预测 华为云杯2020深圳开放数据应用创新大赛粤港澳大湾区强降水临近预测 时间:2020-12-10 16:40:07 “华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛 ·粤港澳大湾区强降水临近预测大赛以“数聚粤港澳,智汇大湾区”为主题,面向
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  • 基于制造过程、环境、售后数据,分析问题发生的环节和工艺参数优化点、 节能降耗 根据业务模型精细化控制高能耗设备 预测性维护 根据设备过去和现在的状态,预测系统将来是否会发生故障,何时发生故障 销售预测 基于销售、节假日、天气数据,预测产品销量,降低备货和库存成本 华为云 面向未来的智能世界,数字化是
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    中级 使用MindSpore训练手写数字识别模型 基于昇腾AI处理器的算子开发 电子相册智慧整理 基于卷积神经网络实现景区精准识别场景 使用MindSpore训练手写数字识别模型 基于昇腾AI处理器的算子开发 电子相册智慧整理 基于卷积神经网络实现景区精准识别场景 HCIA-AI HCIA-AI
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  • bp神经网络预测模型 更多内容
  • 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间:2021-04-27 14:56:49 内容简介: 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编
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    护。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四种类型。选择不同类型的安全模型后,需要在方案内容中填写必要的配置信息,然后用于API设计中“安全方案”的引用。此外,每个安全模型的文档页面展示了所有引用该模型的API清单,便于后期维护。
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    模型包规范 ModelArts推理部署,模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 • 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定为“config
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    BS,从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包,则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。
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    华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间:2021-04-27 15:26:28 内容简介: 随着边缘设备数量指数级增长,以及设备性能的提升,数据量爆发式增长,数据规模
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    近日,哈尔滨工业大学(深圳)举行了一场主题为“华为代码大模型的方案与应用”的活动。本次活动旨在深入探讨代码大模型的起源、发展、优势以及应用,同时结合华为云CodeArts Snap智能编程助手案例,分析其在赋能开发者高效、可信开发方面的作用,以满足日益增长的人才需求。 代码大模型起源于深度学习与自然语言处理
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    ㆍ在Body页签,根据模型的输入参数不同,可分为2种类型:文件输入、文本输入。本示例的图像分类模型为文件输入。 选择“form-data”。在“KEY”值填写模型的入参,比如本例中预测图片的参数为“images”。然后在“VALUE”值,选择文件,上传一张待预测图片(当前仅支持单张图片预测)。
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    。比如,KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示,它将文本通过LLM转成embedding表示,然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来,一起作为KEPLER模型的优化目标,最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下: 小结 上述方法都在
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    智能建模”,进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型,进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中,配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明: 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设
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    ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能,在无需算法工程师介入的情况下,即可自动进行超参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。Mod
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    基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程,小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线
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    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 张量(Tensor)是TBE算子中的数据,包括输入数据与输出数据,TensorDesc(Tensor描述符)是对输入数据与
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    云知识 内容审核 内容审核 时间:2020-10-30 15:37:36 内容审核( Content Moderation )基于基于深度神经网络模型,实现对图像、文本、视频内容的智能检测检测,可自动进行涉黄、广告、涉政涉暴、涉政敏感人物、违禁品和灌水文本等内容的检测,帮助客户降低业务违规风险,大幅降低人工审核成本。
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    阶段,它的应用支撑了各行业的数字化转型。 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
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    11:41:15 华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测基于网络人工智能(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
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    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
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    支持结构化数据模型 通过结合所有以上属性,Kudu的目标是支持在当前Hadoop存储技术上难以实现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有: 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用
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