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資源受限:相對云上資源的海量易獲取,邊側(cè)資源受限(算力、供電、場地等均受限),建設(shè)與維護成本更高。 如何發(fā)揮邊緣計算的實時性和數(shù)據(jù)安全性,結(jié)合中心云的海量算力優(yōu)勢,實現(xiàn)AI的邊云協(xié)同,就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱: 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點; 2、邊云協(xié)同AI訓練概念及其使用場景、如何應對邊緣AI痛點;來自:百科來自:百科
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多維度智能核查; 2. 準確率高:采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與海量訓練數(shù)據(jù),模型識別準確率高; 3. 識別速度快:實時對視頻進行審核,快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。來自:百科SDK提交訓練作業(yè) 11.ModelArts的推理功能 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=337為準。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐,是基于華為云眾多客戶上云的成功案例來自:百科
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