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- matlab卷積 內(nèi)容精選 換一換
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原子指標：原子指標中的度量和屬性來源于多維模型中的維度表和事實表，與多維模型所屬的業(yè)務(wù)對象保持一致，與多維模型中的最細數(shù)據(jù)粒度保持一致。 衍生指標：是原子指標通過添加限定、維度卷積而成，限定、維度均來源于原子指標關(guān)聯(lián)表的屬性。 復(fù)合指標：由一個或多個衍生指標疊加計算而成，其中的維度、限定均繼承于衍生指標。 數(shù)據(jù)集市建設(shè)：新建DM層并發(fā)布匯總表。來自：專題高寫入性能，每天處理萬億級時間點寫入； 極低成本，具有針對時序數(shù)據(jù)的專用壓縮算法； 高查詢性能，能夠支撐多節(jié)點多線程并行查詢，具備向量化查詢引擎，同時，高效支持聚合、卷積等時序數(shù)據(jù)查詢模式； 海量時間線，最大可支持億級時間線； 邊云結(jié)合，邊緣節(jié)點就近部署，快速響應(yīng)本地查詢，數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)聚合后再上傳云端，降低上云帶寬需求。來自：百科
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高寫入性能，每天處理萬億級時間點寫入； 極低成本，具有針對時序數(shù)據(jù)的專用壓縮算法； 高查詢性能，能夠支撐多節(jié)點多線程并行查詢，具備向量化查詢引擎，同時，高效支持聚合、卷積等時序數(shù)據(jù)查詢模式； 海量時間線，最大可支持億級時間線； 邊云結(jié)合，邊緣節(jié)點就近部署，快速響應(yīng)本地查詢，數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)聚合后再上傳云端，降低上云帶寬需求。來自：百科
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華為創(chuàng)新方案：華為AI超微光卡口，采用LED智能精準補光技術(shù)，有效截止雜散光束對司機的影響，能減少光污染90%。內(nèi)置2顆AI芯片，用算力換圖像，通過深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型實時優(yōu)化圖像質(zhì)量，對夜間低照度車輛抓拍效果和白天車窗玻璃彩紋干涉的車內(nèi)圖像進行增強，從而得到全天候、全彩、不偏色的車內(nèi)外高清圖像。來自：云商店![]()
來自：產(chǎn)品![]()
邏輯仿真：支持基于SysML的活動圖、內(nèi)部塊圖、狀態(tài)機圖及參數(shù)圖等進行邏輯仿真分析，能夠與仿真工具Mworks和Matlab集成。企業(yè)協(xié)同版配有M-Cowork協(xié)同平臺1.基礎(chǔ)功能：建模功能完備，支持Matlab插件、DoDAF2.0插件的使用；2.需求分析：提供可視化需求建模界面，支持需求導(dǎo)入、需求來自：其他![]()
九峰人工智能算法針對胸部X線圖像特征，結(jié)合神經(jīng)架構(gòu)搜索，自主研發(fā)全新深度卷積主干網(wǎng)絡(luò)和損失函數(shù)，針對疾病病灶特征勾畫熱力圖。均通過從業(yè)20年以上高年資放射科專家審核,病灶位置高亮標定,訓練數(shù)據(jù)為15萬正常胸片和5萬臨床確診結(jié)核胸片,敏感度96%；特性度80%；與臨床醫(yī)生一致性96%來自：其他![]()
考前：快速組織考試 設(shè)置考試主題、時間，按通訊錄添加參加考生；按模板一鍵導(dǎo)入試卷，支持單選、多選、判斷、填空、問答題型；從題庫選擇試卷，設(shè)置考卷積分 考中：靈活考務(wù)管理 考試時長限制 ，防作弊防切屏設(shè)置，設(shè)置允許補考次數(shù)；推送考試任務(wù)，指定范圍發(fā)布試卷；分享考試二維碼，掃碼進入考試 考后：答案分析和分數(shù)統(tǒng)計來自：產(chǎn)品![]()
示、曲線雙Y軸顯示，常用曲線運算、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出等功能；擴展接口提供豐富的擴展接口，支持對外部C/Fortran 函數(shù)的嵌入與調(diào)用；提供Matlab/Simulink、FMI、三維CAD等接口，支持異構(gòu)模型的集成與仿真；提供命令與腳本功能，支持批量處理；提供豐富的API接口，支持插件開發(fā)；硬件在環(huán)仿真MWorks來自：其他![]()
，數(shù)據(jù)可沿時間軸或?qū)Χ鄠€設(shè)備進行聚合，即席查詢可通過Shell/Python/R/Matlab 隨時進行。5 無縫對接第三方工具無需代碼，即可與 Telegraf, Grafana, Matlab, R 集成。后續(xù)還將支持 MQTT, OPC, Hadoop，Spark 等, BI來自：其他![]()
，數(shù)據(jù)可沿時間軸或?qū)Χ鄠€設(shè)備進行聚合，即席查詢可通過Shell/Python/R/Matlab 隨時進行。5 無縫對接第三方工具無需代碼，即可與 Telegraf, Grafana, Matlab, R 集成。后續(xù)還將支持 MQTT, OPC, Hadoop，Spark 等, BI來自：其他![]()
詢。數(shù)據(jù)可沿時間軸或?qū)Χ鄠€設(shè)備進行聚合。即席查詢可通過Shell/Python/R/Matlab隨時進行。5 無縫對接第三方工具無需代碼，即可與Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。后續(xù)還將支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也將無縫連接。6來自：其他![]()
多節(jié)點多線程并行高性能查詢4. 都市環(huán)保數(shù)據(jù)采集：支持海量時間線的寫入，為環(huán)保采集點提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)庫支撐。向量化查詢引擎，高效的聚合、卷積等時序數(shù)據(jù)查詢算子，可高效處理高并發(fā)大 數(shù)據(jù)量寫入和查詢四、兼容接口和版本目前兼容開源InfluxDB 1.7 接口與協(xié)議五、商品規(guī)格* 按照vCPU數(shù)量購買*來自：其他![]()
在目標檢測領(lǐng)域得到廣泛運用的深度學習算法YOLO。在深度學習領(lǐng)域，YOLO算法是真正意義上第一種實用的實時目標檢測方法，僅使用一個端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就可完成原始圖像的目標檢測，具有目標定位準確，檢測效率高等諸多優(yōu)點。我司研發(fā)人員采用百萬量級的樣本對YOLO算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：其他![]()
基礎(chǔ) 交易數(shù)據(jù)/分析數(shù)據(jù)融合，快速構(gòu)建SaaS多租應(yīng)用、實時聯(lián)接數(shù)據(jù)形成實例數(shù)據(jù)圖譜 全面覆蓋解析UPDM、SysML、AMEsim、Matlab等模型管理的基礎(chǔ)元模型 快速構(gòu)建主題圖譜，數(shù)據(jù)天然融合，支持百億級規(guī)模 低代碼開發(fā)服務(wù) 基于模板庫設(shè)計、自動生成數(shù)據(jù)模型和服務(wù)API等，來自：解決方案![]()
多節(jié)點多線程并行高性能查詢4. 都市環(huán)保數(shù)據(jù)采集：支持海量時間線的寫入，為環(huán)保采集點提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)庫支撐。向量化查詢引擎，高效的聚合、卷積等時序數(shù)據(jù)查詢算子，可高效處理高并發(fā)大 數(shù)據(jù)量寫入和查詢四、兼容接口和版本目前兼容開源InfluxDB 1.7 接口與協(xié)議五、商品規(guī)格* 沃趣邊緣云來自：其他![]()
配比優(yōu)化模型。要縮短訓練時間，將算法盡快落地產(chǎn)生價值，不僅要有強的硬件，關(guān)鍵還有好的軟件平臺來調(diào)度，華為云通過級聯(lián)式的混合并行、梯度壓縮、卷積加速等技術(shù)，把訓練的速度從數(shù)周降低到幾分鐘。整體云端建模訓練過程會基于華為自主研發(fā)的高性能算法框架來實現(xiàn)，華為自主研發(fā)的高性能算法框架有如下特點：1）來自：其他
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