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放矢地进行防范。 三、事故特征及诱因挖掘 道路安全风险地图平台为制定事故预防策略、警力布局监控策略提供数据参考。通过对历史事故、实时路况的深度挖掘和分析，为交警提供事故多发地、多发时段、天气、路网、时段等多种因素的详细数据，为事故诱因分析提供有力支持。 四、辅助决策功能 道路安全来自：专题央国企数字化从业务上云迈向深度用云 央国企数字化从业务上云迈向深度用云 未来央国企所有的数字化转型都将基于云来开展，用云的深度将决定业务创新的速度。深度用云，充分发挥云的价值，实现跨越式发展。 未来央国企所有的数字化转型都将基于云来开展，用云的深度将决定业务创新的速度。深度用云，充分发挥云的价值，实现跨越式发展。来自：专题
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支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、M来自：百科![]()
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特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 2、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。 3、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。 4、自动学习 支持多种自动学习能力，来自：专题![]()
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支持NVIDIA CUDA 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。来自：百科
