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預(yù)測性維護,根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法,預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務(wù)運維效率,降低設(shè)備非計劃停機時間,節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型,并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析來自:百科數(shù)字視覺預(yù)處理6個模塊功能及架構(gòu)介紹 數(shù)字視覺預(yù)處理6個模塊功能及架構(gòu)介紹 時間:2020-08-19 09:07:45 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊作為昇騰AI軟件棧中的編解碼和圖像轉(zhuǎn)換模塊,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮著預(yù)處理輔助功能。當來自系統(tǒng)內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的視頻或圖像數(shù)據(jù)進入昇騰AI處理器的計算資源中運算之前,由于Davinci架構(gòu)來自:百科
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BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。來自:專題sorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1.OBS準備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開始語音識別操作 4.開始語言模型操作 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab來自:百科云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間:2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核( Content Moderation )基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測,可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風險,大幅降低人工審核成本。來自:百科華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間:2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介: 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模來自:百科虛擬號碼撥打軟件選華為云 隱私保護通話 隱私保護通話(Private Number),在不增加SIM卡的情況下,為用戶增加隱私號碼,既能享受優(yōu)質(zhì)的通話和短信服務(wù),又能隱藏真實號碼,保護個人隱私。 虛擬號碼撥打軟件優(yōu)勢: ●穩(wěn)定可靠的虛擬號碼撥打軟件:電信級平臺,保證服務(wù)可靠性;基于來自:專題吐能力的及時響應(yīng)有很高的要求,比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風險分析和決策、交易安全保證等,F(xiàn)PGA云服務(wù)通過可編程的硬件加速技術(shù),可以針對各種場景的提供硬件加速解決方案,部分場景可以提供相比純軟件百倍的性能改善。 華為云 面向未來的智能世界來自:百科識別準確率高 華為云 語音轉(zhuǎn)文字 采用最新一代語音識別技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升 識別速度快 華為云語音轉(zhuǎn)文字把語言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位來自:專題
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