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- 两个深度学习模型合成一个 内容精选 换一换
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NB-IoT设备联网的方式和其他移动设备类似，终端设备通过基站接入核心网，再连接至业务平台。 但物联网设备的话务模型和传统移动设备不同，物联网设备数量多，且大部分设备发送包小，对时延不敏感。基于物联网的话务模型，NB-IoT网络要允许更多的设备同时接入，达到现有无线技术的50~100倍。 为了达到超大来自：百科优好的离线模型。离线模型生成器主要用来生成可以高效执行在昇腾AI处理器上的离线模型。 离线模型生成器的工作原理如上图所示，在接收到原始模型后，对卷积神经网络模型进行模型解析、量化、编译和序列化四个步骤： 1、解析 在解析过程中，离线模型生成器支持不同框架下的原始网络模型解析，提炼来自：百科
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初踏入职场，进入专业的软件公司，对于我这样一个没有接触过软件开发的新人来说，起步就是一个很大的难题。若直接做开发，则业务不熟练，代码不规范，弊大于利;若仅做学习，则不能跟上项目的步伐，不能以最快的速度融入到工作中去。工作中面临着很多困境。 对此我总结了以下经验：在进行软件开发工作中要重视每一个细节，不要忽视来自：百科AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数，通过深度强化学习与全局调优算法，结合不同业务负载模型进行针对性调优，相比DBA人工根据经验调优，性能提升30%的同时，耗费时间从天下降到分钟级。 智能索引推荐 通过启发来自：专题
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于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布，支持多种计算资源进行模型开发与训练，以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能，支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注。模型工厂是模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版来自：专题![]()
语音识别 有哪些优势？ 识别准确率高：采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快：把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。来自：专题![]()
nsorFlow框架下已经生成的模型文件和权重文件转换成离线模型文件，并可以在昇腾AI处理器上独立执行。离线模型执行器负责加载和卸载离线模型，并将加载成功的模型文件转换为可执行在昇腾AI处理器上的指令序列，完成执行前的程序编译工作。这些离线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹来自：百科![]()
，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过来自：百科![]()
AIOps长期发展的思路是小模型和大模型相结合的形态，相互取长补短。 小模型场景：故障感知和定位等确定性和量化的场景，这种场景使用传统的小模型，机器学习和统计算法更准确。可观测数据要做到应采尽采，配合多维度指标检测算法，能达到90%以上的准确性。 大模型场景：故障根因分析要梳理出上来自：百科![]()
开发过程，效果往往还不尽如人意。基于盘古矿山大模型，我们将海量样本及矿山行业知识进行预训练学习，大模型就如同一个接受了煤矿安全生产专业培训的专家，一个大模型就可以快速覆盖十几类、上百个细分场景。从客户实际的部署效果来看，主运皮带异物识别精度高达98%，掘进动作规范识别准确率超过9来自：百科
