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- 分層網(wǎng)絡(luò)模型 內(nèi)容精選 換一換
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互管理，如Sensor的打開(kāi)、關(guān)閉、讀寫(xiě)、數(shù)據(jù)更新等。 Converged Algorithms：融合算法庫(kù)（算法基于具體的業(yè)務(wù)模型），根據(jù)具體業(yè)務(wù)模型，在端側(cè)MCU進(jìn)行算法融合，例如環(huán)境監(jiān)測(cè)算法、計(jì)步算法等，從傳統(tǒng)、簡(jiǎn)單采集算法升級(jí)到智能算法，應(yīng)用直接調(diào)用，提升傳感數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度，降低數(shù)據(jù)采集時(shí)延。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 10:09:02 數(shù)據(jù)庫(kù) 概念模型是高層次的抽象模型，獨(dú)立于任何一種特定的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，不會(huì)受到任何數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品特性的約束和限制。概念模型的主要特點(diǎn)： 能真實(shí)、充分地反映現(xiàn)實(shí)世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)模型；來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 使用ModelArts開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛模型教程 時(shí)間：2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語(yǔ)義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門(mén) 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門(mén) 相關(guān)推薦來(lái)自：百科DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn) 在MaaS平臺(tái)上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)在線體驗(yàn)或API調(diào)用來(lái)使用這些模型。開(kāi)發(fā)者可以在MaaS平臺(tái)上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場(chǎng)景下的需求。 在Maa來(lái)自：專(zhuān)題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系模型里的碼是什么 時(shí)間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 碼是關(guān)系模式中的一個(gè)重要概念，有些材料也稱(chēng)為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對(duì)于K完全函數(shù)依賴(lài)，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：百科![]()
智能算法。通過(guò)業(yè)務(wù)分層處理，將物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值最大化，實(shí)現(xiàn)真正的萬(wàn)物互聯(lián)。 邊云協(xié)同的能力雖然強(qiáng)大，但邊和云之間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接，若網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問(wèn)題，導(dǎo)致邊與云斷連，這種情況該如何保障邊緣業(yè)務(wù)？IoT邊緣服務(wù)提供了邊緣節(jié)點(diǎn)本地自治能力，網(wǎng)絡(luò)異常時(shí)，云端已下發(fā)的規(guī)則和AI模型依然可正常運(yùn)行，確來(lái)自：百科![]()
實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 時(shí)間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專(zhuān)屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 首先，構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。 通過(guò)構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的“上下文”中去理解。通過(guò)“IoT+資產(chǎn)模型”，在數(shù)字世界中構(gòu)建與物理世界準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步的數(shù)字孿生。基于模型抽象，為數(shù)據(jù)分析提供面向業(yè)務(wù)的接口封裝來(lái)自：百科![]()
A6+協(xié)同管理軟件整體分為協(xié)同門(mén)戶、工作協(xié)同、業(yè)務(wù)協(xié)同、移動(dòng)協(xié)同四大應(yīng)用體系，以及以 V5 協(xié)同管理平臺(tái)為支撐的平臺(tái)體系。 協(xié)同門(mén)戶：提供按組織分層、業(yè)務(wù)分類(lèi)呈現(xiàn)的門(mén)戶應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)分角色、分部門(mén)、分業(yè)務(wù)的場(chǎng)景化工作入口，聚合并統(tǒng)一展示各種信息、數(shù)據(jù)、工作事項(xiàng)等。 工作協(xié)同：提供綜合辦公、來(lái)自：云商店![]()
非常適合用于小型網(wǎng)絡(luò)。 缺點(diǎn): 如果有一在主纜上中斷時(shí)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)也將跟著中斷。 終端機(jī)必須于主干電纜的兩端。 如果整個(gè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生中斷時(shí)，將會(huì)很難找出問(wèn)題。 當(dāng)更多的設(shè)備被添加到網(wǎng)絡(luò)時(shí)，傳輸速度會(huì)變得更緩慢。 Mesh網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)也稱(chēng)為“多跳”網(wǎng)絡(luò)，它是一種與傳統(tǒng)無(wú)來(lái)自：百科![]()
個(gè)人覺(jué)得有如下幾個(gè)要點(diǎn)： 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ) 將IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有效組織起來(lái)，并按照業(yè)務(wù)所需構(gòu)建模型，將是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的重要一環(huán)，特別是復(fù)雜的場(chǎng)景更是如此。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化 針對(duì)來(lái)自：百科![]()
云下部署，業(yè)務(wù) 數(shù)據(jù)不上云 Astro輕應(yīng)用產(chǎn)品功能 可視化頁(yè)面編排 豐富的組件庫(kù)，組件、卡片、頁(yè)面分層組裝模式，多終端適配，頁(yè)面構(gòu)建簡(jiǎn)單高效。 豐富的組件庫(kù)，組件、卡片、頁(yè)面分層組裝模式，多終端適配，頁(yè)面構(gòu)建簡(jiǎn)單高效。 極致大屏構(gòu)建 所見(jiàn)即所得的大屏頁(yè)面構(gòu)建，靈活綁定后臺(tái)數(shù)據(jù)，AI智能手繪生成，可視大屏隨靈感而現(xiàn)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
資產(chǎn)模型是IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建資產(chǎn)模型，就是構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射，兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象，將不同的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。來(lái)自：百科![]()
隱私保護(hù)和網(wǎng)絡(luò)瓶頸等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)集天然分割, 傳統(tǒng)集中式AI模式在收斂速度, 數(shù)據(jù)傳輸量, 模型準(zhǔn)確度等方面仍存在巨大挑戰(zhàn)。 b) 邊緣數(shù)據(jù)樣本少，冷啟動(dòng)等問(wèn)題，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)ML方法無(wú)法收斂、效果差。 c) 數(shù)據(jù)異構(gòu)：現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)基于獨(dú)立同分布假設(shè)，同一模型用在非獨(dú)立同分布的不同數(shù)據(jù)集的效果差別巨大。來(lái)自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個(gè)統(tǒng)一的模型來(lái)進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過(guò)LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語(yǔ)言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來(lái)，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個(gè)能聯(lián)合表示文本語(yǔ)料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來(lái)自：百科![]()
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁(yè)面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進(jìn)入新建告警模型頁(yè)面。 6、在新增告警模型頁(yè)面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說(shuō)明： 參數(shù)名稱(chēng) 參數(shù)說(shuō)明 管道名稱(chēng) 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱(chēng) 自定義該條告警模型的名稱(chēng)。 嚴(yán)重程度 設(shè)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ModelArts AI Gallery_市場(chǎng)_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問(wèn)在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 時(shí)間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 近年來(lái)越來(lái)越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過(guò)程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴(lài)于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來(lái)自：百科
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