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  • 深度学习预测算法 内容精选 换一换
  • 盘古预测大模型产品功能 回归预测 用于连续值预测,可自动进行任务理解,分析选择最适合的回归模型集合,并融合多个模型来提升回归预测精度 分类预测 用于离散值的预测,如:不同类别或标签;基于任务理解和模型选择推荐能力,可自动选择多个分类模型并基于动态图算法进行融合,来提升预测性能 时间序列预测
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    势,与交通行业深度融合,提供“感知-认知-诊断-优化-评价”体系化全流程的城市交通综合治理解决方案,让交通更智能,让城市更美好 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
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  • 深度学习预测算法 相关内容
  • 视频管理与应用平台,利用人工智能和深度学习在视频与 图像识别 方面的应用,以机器辅助人力,提供AI视频技术应急智能解决方案; 该方案充分发挥了芯峰深度学习算法与华为智能计算硬件的性能,通过边缘计算实时秒级响应,以及通过华为云实现系统的快速布署、算法迭代以及稳定运行,解决应急场站中的安全隐患。
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    析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常进行智能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。
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  • 深度学习预测算法 更多内容
  • 华为云计算 云知识 计算服务:让算力释放算法之美 计算服务:让算力释放算法之美 时间:2020-12-15 15:21:01 华为云IaaS服务系列课程之计算服务。 通过当前市场上计算产品构成:通用计算、异构计算、专属计算三种产品构成了解华为云计算服务的产品内容以及常见使用操作。
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    华为云计算 云知识 万里眼高空抛物智能追溯算法 万里眼高空抛物智能追溯算法 时间:2020-12-31 11:29:40 视频监控 视频检测 华为云好望商城万里眼高空抛物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超过百分之95检测率。 2)误报率低,算法可过滤雨雪,树木,飞鸟等干扰。 3)支持CD系列相机。
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    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程
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    选手可组队参赛,赛队人数1-10人;组队操作请见【华为云大赛平台-组队操作详情】 【赛题说明】 数据分析赛包括“交通流量预测”、“盐田港货柜车到港预测”、“高光谱视频水质分析”3个子赛题。由于数据分析赛涉及人工智能算法集成,依赖华为云人工智能平台计算能力,参加该赛事的参赛者,需登录到华为云人工智能大赛平台提交作品。
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    go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 时间:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在对程序做安全审计、漏洞检测时,通常都需要对程序做逆向分析,本文在没有符号表的情况下,提出了一种恢复函数名称的算法,方便对go语言二进制文件进行逆向分析,提升分析效率。
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    AI赋能的应用运行平台,不仅仅是托管应用程序,而且能够主动学习预测并适应业务需求。 自适应调优:AI模型会分析行业知识库、应用架构和基础设施配置,自动适配各种业务场景。面对月结或交易结算这样的周期性高峰,AI模型会预测并调整系统部署,应对峰值压力。 智能弹性:AI模型会实时监控
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    华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间:2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分: 1. 内存分配:给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别:识别哪些对象是垃圾 3.
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    。 创建算法 进入ModelArts控制台,参考创建算法操作指导,创建自定义算法。在配置自定义算法参数时,需关注“超参”和“支持的策略”参数的设置。 对于用户希望优化的超参,需在“超参”设置中定义,可以给定名称、类型、默认值、约束等。 单击勾选自动搜索,用户为算法设置算法搜索功能
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    云知识 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 时间:2021-04-08 11:37:24 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接:优学院平台;服务商:北京文华在线教育科技股份有限公司 虽然购买学习卡的操作比较简单,但是同
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    集训练自己的模型,或利用平台中的算法框架定制出自己所需的功能。平台核心功能主要包括样本库、算法库、模型库、训练平台与推理服务平台。其中样本库是存储和管理各类型样本资源的组件,为训练环境提供标注样本,支撑模型训练;算法库是提供开箱可用的神经网络算法仓库,模型库是存储和管理各类型专用
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    为管理人员及时处理提供依据,减少火灾隐患。 方案优势 1. 行业应用上算法开发经验积累丰富:算法会自动利用相关先验知识对深度学习模型的检测结果进行判别,排除误检测,准确可靠。利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术,可对厨房进行全天候智能监测。 2. 针对客户需求进行定制化功能开
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