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用于预测数据集中的异常数据点；可通过学习正常数据的特征分布规律来建立基准模型，可融合多个基准模型提升预测精度并减少误报和漏报的情况 盘古科学计算大模型产品功能 盘古气象大模型 首个精度超过传统数值预报方法的AI方法，1小时-7天预测精度均高于传统数值方法（欧洲气象中心的operational IFS）。预测包来自：专题
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模型评估/诊断功能帮助用户可以全面了解模型对不同数据特征的适应性，使得模型调优可以做到有的放矢。 当前模型评估功能覆盖图像分类、物体检测和图像语义分割三大场景，快来看看如何使用模型评估功能吧~ 图像分类 图像分类评估指标说明 指标名称 子参数 说明 精度评估 图像类别分布 不同类别图片数量的统计值。来自：百科科学计算 在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求 优势 NVMe SSD 最高68万IOPS，消除存储瓶颈，提升整体性能 双精度计算 提供较CPU上百倍的双精度计算能力 无缝迁移 支持多种科学计算软件来自：百科
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针对端侧芯片提供模型转换和算法优化。 4.丰富的技能市场 技能市场预置了多种技能，如人形检测、哭声检测等，用户可以省去开发步骤，直接从技能市场选取所需技能，在端侧上快速部署。 技能市场的多种模型，针对端侧设备内存小、精度低等不足做了大量算法优化。 开发者还可通过 HiLens 管理控制台开发自定义技能并加入技能市场。来自：百科![]()
并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的来自：百科![]()
Ø支持图像中身份证任意角度的水平旋转。 Ø支持少量扭曲，扭曲后图像中的身份证长宽比与实际身份证相差不超过10%。 Ø能处理反光、暗光等干扰的图片但影响识别精度。 Ø目前只支持识别单张身份证的正面或者反面。 Ø文字识别服务属于公有云服务，线上用户资源共享，如果需要多并发请求，请提前联系我们。 驾驶证识别来自：专题![]()
340°的抛掷物，也可以检测到此情况下抛掷物飞出监控画面左右边界的情景。 安装示意图 网络拓扑图 商品链接：博思廷高空抛物检测智能视频解决方案；北京博思廷 华为好望商城 云市场商品 华为好望商城 博思廷高空抛物检测智能视频解决方案 采用深度学习的博思廷高精度智能算法内嵌至华为SD来自：云商店![]()
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再将其用于托管，因为自购买的优势更加明显。 以自己的方式组装服务器，即使一半的新零件和一半的二手零件的价格也不是很高。 想要高性能的用户可以花足够的钱购买4路甚至8路产品，一些关注品牌和稳定性的用户也可以直接购买一线制造商的产品。 另外，某些用户可能需要使用特殊的操作系统和软件，来自：百科![]()
据，如整数浮点数等等。而广义的数据有多种形式，包括数字文字、静止的图形、图像、音频、动态的视频等各种形式的信息，他们都可以经过数字化存入计算机里面。数据除了表现形式之外，还有语义，也就是数据的意义含义。比如88是一个数据，它可以表示一个部门内员工的总人数，88人，也可以是某个学生来自：百科![]()
保护阈值的范围是0-1的浮点数，0表示无论如何不触发阈值保护，1表示无论如何都会触发阈值保护。 配置管理 支持配置文件的创建、删除、导入导出，支持多种配置文件格式。当用户微服务应用系统复杂庞大时，可能具有大量的配置文件，甚至配置文件的格式多样，使用导入导出功能可以帮助用户便捷的设置配置项，快速搬迁应用至 CS E。来自：百科![]()
而如果你使用的是可以实时更新，可以与表格互联互通的石墨幻灯片，以上问题都将不复存在。汇报内容可以修改到演讲的前 1 秒，无论表格数据更新过多少次，最后刷新已嵌入 PPT 中的图表即可看到最新版本。 02 可自动提醒的进度管理表 对于员工，当汇报文档写完，年度总结算是完成了一大半。但对于部门负责人或者来自：云商店![]()
升IO性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。 5.使用一致的数据类型 6.表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的来自：专题![]()
保护阈值的范围是0-1的浮点数，0表示无论如何不触发阈值保护，1表示无论如何都会触发阈值保护。 配置管理 支持配置文件的创建、删除、导入导出，支持多种配置文件格式。当用户微服务应用系统复杂庞大时，可能具有大量的配置文件，甚至配置文件的格式多样，使用导入导出功能可以帮助用户便捷的设置配置项，快速搬迁应用至CSE。来自：专题
