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括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：来自：百科色彩无损：YUV444真彩显示，色彩无损还原，专业10bit色深，降低噪点，柔滑细腻。 高清显示：4K60帧高清流畅体验，桌面操控延时无感知。 场景自动识别：适配不同应用场景（普通文本、自然图像、视频、3D图形等）采用不同压缩算法，重复数据不传输，降低带宽。 高音质：对语音场景自动识别主动来自：专题
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Ustore商用能力提升 1、Ustore资源管控优化：undo内存优化，按需加载zone。 GaussDB 内核没有使用ustore场景下，内存底噪和undo文件空间1M以下。 2、Ustore支持WDR报告。 1）UHeap页面访问次数（查询、修改、删除、prune等操作）。 2）undo记录访问次数。来自：专题Store网站上选择自己的设备型号和场景需求，就能匹配到合适、高质量的算法，一键部署到设备上。Huawei HoloSens Store目前的算法在数量约40多个，机器视觉云服务总经理徐迎辉说，为了保证算法质量，Huawei HoloSens Store会通过刚需程度和成熟度严选算法的两大标准，使商城获得良性循环的基础。由此可见，华为的HoloSens来自：云商店
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的进程或者容器的所有其他告警。 使用静默规则，您可以在指定时间段屏蔽告警通知，静默规则一旦创建完成，即刻生效。 去重为内置策略，服务后台会自动检验告警内容是否一致实现去重的效果，用户无需手动创建规则。 下面以监控ELB业务层全量指标为例说明。 步骤一：创建分组规则 建一个分组规则来自：专题![]()
华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 时间：2021-02-19 11:40:22 云计算 对于算法提供商来说，算法工程化是一大难题。Huawei HoloSens Store的隐性价值则是从更深层次的算法开发赋能算法提供商。来自：云商店![]()
分析并给出可能原因。 AOM 通过AI智能算法分析各类运维指标趋势变化，提前预测潜在异常，包括指标的增幅过高、规律变化等。 优势 场景智能识别：根据运维指标特征选择算法匹配，如状态跳变、周期异常等。 自适应算法：当出现过多告警时，自动调整算法参数抑制告警。 毛刺信号自动过滤：自动过滤掉偶然出现离散的毛刺信号，避免误报。来自：百科![]()
函数实现增量数据迁移。 事务模式迁移 支持当CDM作业执行失败时，将数据回滚到作业开始之前的状态，自动清理目的表中的数据。 字段转换 支持去隐私、字符串操作、日期操作等常用字段的数据转换功能。 文件加密 在迁移文件到文件系统时，CDM支持对写入云端的文件进行加密。 MD5校验一致性来自：百科![]()
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好 区域信控优化 通过掌握城市交通历史通行规律，并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况，采用AI 图引擎 技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等，实现点-线-面信号配时优化，提升交通效率，保障通行 区域联动优化：从单路口信号灯控制、干线协调优化，到区域内多来自：百科![]()
backoff 时间指示随机选择一个时间进行接入重试，减少碰撞的机会。 RACH 流控没法区分业务类型，不能保障例外报告和高优先级用户的接入。 自适应调整可处理 Preamble 数量 CPU占用率（N） 流控措施 N ≥ 95% eNB丢弃所有preamble。 95% > N ≥ 85%来自：百科![]()
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区块链 服务平台可以提供更加高效的数字版权保护服务。传统的数字版权保护方式存在着版权难以维护的问题，数字版权易被侵犯。而区块链技术的出现，可以有效地解决这些问题。 去中心化 区块链技术采用了去中心化的方式，使得版权信息被分散存储在多个节点上，从而避免了版权难以维护的问题。同时，区块链技术还采用了智能合约技术，可以自动来自：专题![]()
6、选中模板后，单击“使用”按钮即可使用。 更换模板 1、登录云速建站控制台，选择需要编辑的站点，单击“网站设计”。 2、选择需要更换模板的终端，单击“去设计”。 3、进入设计页面，选择“更换模板”。 4、挑选适配的行业模板。 5、选择模板的类型和模板，您可选择预览，对于模板进行查看。 6、选来自：专题![]()
此次ISDP亮相大会的安管平台，是以atlas 边缘计算芯片为基础，提供16T算力，能够高效实现边缘计算。以算法编排、算法轻量化自训练平台和云边协同为核心，算法编排即算法组合逻辑编排与告警抑制。通过对安管平台核心功能模块的建设和部署，可以快速满足电力行业客户对智能巡检、安全管控等来自：百科![]()
式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。而要做好驾驶员实时动态监测，人工智能算法和物联网是必不可少的技术。 当前主流的疲劳驾驶监测方法包括：移动应用APP如地图软件等，根据驾驶时间或里程超过某一阈值时即进行提醒，不够科学；少量高档汽车中配置了通过图像分析手段判定驾驶员状态的功能来自：百科![]()
，告警策略设置简单，无需机器学习知识背景。 采用多维时序预测算法，利用多指标间关联关系提高预测准确度，相比传统预测算法准确度提升50%，训练及预测时间从几小时缩短到几分钟，可应用于实时预测场景 低成本存储 自适应压缩算法、自动冷热分级存储，相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/10来自：专题
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