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華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網平臺來自：百科
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的趨勢，數(shù)據規(guī)范和存儲能力、處理能力有待提升。 人工智能應用不足，短臨預報精度較低 氣象的預報準確度有很大的提升空間，特別是對大雨、暴雨的預測準確率目前只有不到20%；未來需要實現(xiàn)“及時、準確、定時、定量”的氣象預報。 氣象數(shù)據分散，數(shù)據融合困難 氣象雷達、地面觀測、高空探測、氣來自：百科、能源消耗趨勢等。這有助于客戶更好地了解能源使用情況，從而制定相應的節(jié)能措施。2. 節(jié)能形勢分析及預測：能源管理系統(tǒng)可以對能源消耗進行分析和預測，幫助客戶了解當前的節(jié)能形勢，并預測未來的能源消耗趨勢。這有助于客戶及時采取相應的節(jié)能措施，提前做好能源調控準備。3. 預警功能：能源管來自：專題
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常可視化直觀展示，方便運維人員識別異常，告警策略設置簡單，無需機器學習知識背景。 采用多維時序預測算法，利用多指標間關聯(lián)關系提高預測準確度，相比傳統(tǒng)預測算法準確度提升50%，訓練及預測時間從幾小時縮短到幾分鐘，可應用于實時預測場景 低成本存儲 自適應壓縮算法、自動冷熱分級存儲，相來自：專題![]()
場景下的AI開發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力：Apulis AI Studio提供了 數(shù)據管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力，可以幫助用戶完成整個AI開發(fā)流程。4. 底層硬件資源異構化：Apulis AI Stu來自：專題![]()
、數(shù)據、API、設備，幫助企業(yè)快速、簡單地打通并管理遺留系統(tǒng)與云原生應用，聯(lián)接多云，消除數(shù)字鴻溝，構建業(yè)務敏捷性，驅動數(shù)字化轉型。 新一代iPaaS集成：更智能、更輕量 “零代碼”智能組裝 華為云ROMA Connect結合AI能力，提供更簡單、更低成本的集成解決方案。 會話式智來自：百科![]()
直播網絡測速 推流端在推流之前，向各個路徑發(fā)送簡單的數(shù)據包，然后根據數(shù)據包響應的時間來推測哪條路徑最快。這個方法比較簡單，有效然而有限：選出來的路徑只是在該測試時間點最快的，而網絡狀況是隨著時間變化的;另外，簡單數(shù)據包測出來速度比較快，并不代表流媒體傳輸數(shù)據速度也比較快來自：百科![]()
過低代碼、零售、教育等行業(yè)產品，擅長產品規(guī)劃與商業(yè)設計。云上包攬從開發(fā)到維護所有繁瑣任務，為企業(yè)武裝“千里眼”、“順風耳”，監(jiān)控全局業(yè)務、預測行業(yè)趨勢、落實產品迭代 “無需成為極客或資深開發(fā)者，任何人都能從零開始，在華為云Astro低代碼平臺創(chuàng)作出色的程序。”現(xiàn)場調動開發(fā)者設計靈來自：百科![]()
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其具體化為一套關鍵財務及非財務指標的預測值，為管理層提供實時執(zhí)行情況分析?？傎~和報表模塊能夠實時生成財務數(shù)據，并自動生成多維度、可視化的財務分析和交易分析報告，幫助企業(yè)全面了解成本支出情況。應收應付和出納管理模塊能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)資金監(jiān)測與預測。管理會計報告是企業(yè)管理會計體系的核心來自：專題![]()
收起 展開 針對常見AI引擎，ModelArts提供訓練模式選擇，支持用戶根據實際場景獲取不同的診斷信息。在訓練作業(yè)創(chuàng)建頁面，支持普通模式、高性能模式和故障診斷模式，默認設置為普通模式。 了解更多 收起 展開 分布式訓練 收起 展開 主要介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據并行來自：專題![]()
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T+財務ERP的資產管理模塊，幫助企業(yè)實現(xiàn)對資產的全程控制和監(jiān)督。通過對資產的詳細數(shù)據進行實時捕捉和分析，企業(yè)可以及時監(jiān)測和預測資金的流動情況，提高資金的監(jiān)測和預測能力。同時，T+財務ERP還提供了自定義核算的管理報告和經營分析報告，幫助企業(yè)設計定制化的管理報告和經營分析報告，提升資來自：專題![]()
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結合天氣、假日情況，精確預測交通未來狀況，支撐出行信息誘導發(fā)布 路況實時查看：實時掌握全市宏觀交通狀態(tài)，中觀區(qū)域路況，微觀洞察交通瓶頸路口 擁堵路口排名：快速識別常發(fā)交通擁堵路口、路段和干線 交通流量預測：以事實數(shù)據說話，提供短時、明日及未來一周的流量預測，輔助緩堵治理 交通組織優(yōu)化來自：百科![]()
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修復設備的問題； 可降低企業(yè)售后服務成本15%以上；可提升客戶滿意度10%以上。 場景三：設備預測性維護 通過行業(yè)經驗及設備數(shù)據積累結合建立起設備故障的預測數(shù)據處理模型，可根據模型來預測設備的故障情況，達到提前預知，提前維護，減少設備故障，提高設備使用壽命。 場景四：設備配件電商平臺來自：云商店
