- 人工智能在快遞客服的應(yīng)用場(chǎng)景 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科變化中需要變更表結(jié)構(gòu)的痛苦,非常適用于靈活多變的游戲業(yè)務(wù)需求。您可以將模式固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云數(shù)據(jù)庫 RDS中,模式靈活的業(yè)務(wù)存儲(chǔ)在 DDS 中,高熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在GeminiDB Redis 接口里,實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取,降低存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的投入成本。 優(yōu)勢(shì) · 支持內(nèi)嵌文檔:內(nèi)嵌文檔來自:專題
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票據(jù)分析等眾多場(chǎng)景的機(jī)器人系統(tǒng)。通過自主研發(fā)的自然語言處理(NLP)、光學(xué)字符識(shí)別( OCR )、知識(shí)圖譜等先進(jìn)模塊,該軟件能夠大幅度提高企業(yè)的智能化水平。無論是在材料填報(bào)過程中的數(shù)據(jù)提取,還是在智能審核中的自動(dòng)判斷,達(dá)觀RPA都能夠高效地完成任務(wù),減少人工操作的時(shí)間和成本。通過使用來自:專題3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù); 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺(tái)的使用方法; 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題和挑戰(zhàn),及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用; 6、了解網(wǎng)絡(luò)人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧; 7、了解平臺(tái)可利用的網(wǎng)絡(luò)人工智能開發(fā)及大賽資源及中軟國際教育測(cè)評(píng)體系。來自:百科
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慢SQL分析:提供數(shù)據(jù)庫、SQL語句的調(diào)用次數(shù)、響應(yīng)時(shí)間、錯(cuò)誤次數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)視圖,支持異常SQL語句導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫性能問題分析。 應(yīng)用體驗(yàn)管理 業(yè)務(wù)痛點(diǎn) 在用戶體驗(yàn)至上的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,即使后臺(tái)業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行,仍然無法獲悉用戶訪問系統(tǒng)時(shí)的具體情況,因而定位線上用戶偶現(xiàn)的前端問題變得非常困來自:百科課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢(shì)及應(yīng)用前景、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進(jìn)行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實(shí)例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts Mo來自:百科備管理、視頻監(jiān)控以及視頻處理等多種能力的端到端解決方案。 攝像頭拍攝的監(jiān)控視頻通過公網(wǎng)或?qū)>€傳輸至華為云,在 彈性云服務(wù)器 E CS 和彈性負(fù)載均衡ELB組成的視頻監(jiān)控處理平臺(tái)將視頻流切片后存入 OBS ,后續(xù)再從OBS下載歷史視頻對(duì)象傳輸?shù)接^看視頻的終端設(shè)備。 二、在線 視頻點(diǎn)播 場(chǎng)景描述:來自:百科媒體行業(yè)中重要的趨勢(shì)之一。以 視頻編輯 為例,為提高觀眾的視聽體驗(yàn),高清編輯成為正在向30~40層編輯轉(zhuǎn)型,單個(gè)編輯客戶端要求文件系統(tǒng)能夠提供高達(dá)數(shù)百兆的帶寬。一部節(jié)目的制作往往需要使用多個(gè)編輯客戶端基于大量視頻素材并行作業(yè)。這需要文件服務(wù)能夠具備穩(wěn)定的高帶寬、低時(shí)延的性能表現(xiàn)。 文來自:百科
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