AIoT预测

阈值。 误检分析 从预测结果角度统计错误检测的结果，包含准确检测、类别误检、背景误检、位置偏差四种误检的错误类型，绘制成饼图，统计各类错误占错误检测的比例。 从预测结果的角度出发，预测框与实际框的交并比大于0.5时，预测框与实际框类别不符，认为是类别误检；预测框与实际框的交并比大于0

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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，数字化是企业发展的必由

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多种算法内置 基于已有时间序列算法，对产品缺陷进行预测，挖掘须重点关注质量的产品 专业数据仓库 专业数仓支持设计应用多维分析，快速响应 智能设备维护 预测性维护，根据系统过去和现在的状态，采用时间序列预测、神经网络预测和回归分析等预测推理方法，预测系统将来是否会发生故障，何时发生故障，发生

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当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。

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含有文件类型的输入，可以在“预测”页签输入JSON代码进行服务预测。 文件预测：如当前部署服务的AI应用，其输入类型指定为文件类，可包含图片、音频或视频等场景，可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 JSON文本预测 ModelArts支持文本预测，如果您的输入类型为文本，请注意测试服务文本应小于12MB。

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解决网络业务预测类、重复性、复杂类等问题，提升网络资源利用率、运维效率、能源效率和业务体验，使能实现自动驾驶网络 技术优势 资源利用率提升 引入AI预测网络流量，根据预测结果进行网络资源的均衡管理，提高网络资源利用率 运维效率提升 引入AI，压缩大量重复性工单、预测故障进行预防性维护，提升网络运维效率

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回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 分类 分

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流式数据实时入库：IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入GaussDB(DWS)。 实时监控与预测：围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。 AI融合分析：AI服务对图像、文本等数据的分析结果可在GaussDB(DWS)中与其他业务数据进行关联分析，实现融合数据分析。

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人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 收起 展开 预测分析 收起 展开 自动学习-预测分析是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精准营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 收起 展开

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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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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

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T+财务ERP的资产管理模块，帮助企业实现对资产的全程控制和监督。通过对资产的详细数据进行实时捕捉和分析，企业可以及时监测和预测资金的流动情况，提高资金的监测和预测能力。同时，T+财务ERP还提供了自定义核算的管理报告和经营分析报告，帮助企业设计定制化的管理报告和经营分析报告，提升资

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修复设备的问题； 可降低企业售后服务成本15%以上；可提升客户满意度10%以上。 场景三：设备预测性维护 通过行业经验及设备数据积累结合建立起设备故障的预测数据处理模型，可根据模型来预测设备的故障情况，达到提前预知，提前维护，减少设备故障，提高设备使用寿命。 场景四：设备配件电商平台

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1、结合公司的工艺及历史数据建立高精度的模型，准确预测产品生产质量，降低传统配料的指标过剩，节约生产成本； 2、依托云计算充足算力，结合华为人工智能、大数据建模综合计算，给出更准确的配料配比； 3、建立的模型可根据实际生产过程中的实际数据和生产结果数据持续自动优化，确保产品质量预测精度不下降； 4、能够支

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，再进行编辑，保存后启用即可。 订单统计、回款统计、退款统计、预测 所属为人员主题，销售漏斗(商机金额) 所属为商机主题，当需要修改预设指标时，到对应主题下找到对应指标修改。 目标统计相关 回款率（回款/目标） 预测 目标完成率 员工目标完成率排行 年度目标完成情况 部门目标完成情况

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通过学习本课程，学员可以对设备接入IoT平台上报数据，基于AI对设备上报数据进行分析预测的实际应用场景有一个了解。 课程大纲 第1章 解读AI与IoT融合 第2章 物联终端，数据源头 第3章 华为云平台搭建 第4章 AI智能销量预测 第5章 AI智慧选址 物联网IoT 华为云IoT，致力于提供极简

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（2）提供智能流程能力 ■ 流程智能预测能力 基于当前表单已有数据，智能预测流程审批过程，包括具体的审批人员、流程审批耗时，为流程中人员更好的掌控、跟踪当前实现提供支撑： ● 新建时流程预测：发起流程时，可通过流程预测，看到流程审批即将经过的审批节点、审批人。 ● 处理中预测：流程审批过程中，随

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时间：2020-09-09 15:49:44 什么是AI AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析

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图4实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后，可实时写入DWS。 实时监控与预测 围绕数据进行分析和预测，对设备进行监控，对行为进行预测，实现控制和优化。 AI融合分析 AI服务对图像、文本等数据的分析结果可在DWS中与其他业务数据进行关联分析，实现融合数据分析。

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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。

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结合天气、假日情况，精确预测交通未来状况，支撑出行信息诱导发布 路况实时查看：实时掌握全市宏观交通状态，中观区域路况，微观洞察交通瓶颈路口 拥堵路口排名：快速识别常发交通拥堵路口、路段和干线 交通流量预测：以事实数据说话，提供短时、明日及未来一周的流量预测，辅助缓堵治理 交通组织优化

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