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- 深度学习预测算法 内容精选 换一换
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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 时间序列预测来自:专题势,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、场景化子区优来自:百科
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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。来自:云商店析;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。来自:百科
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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.来自:百科