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- 多目標(biāo)優(yōu)化算法 內(nèi)容精選 換一換
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1、掌握線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 2、掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、理解信息熵與基尼系數(shù)的相關(guān)知識(shí)。 4、掌握常用的最優(yōu)化算法及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 高等數(shù)學(xué) 第2章 凸優(yōu)化 第3章 線性代數(shù) 第4章 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 第5章 信息論 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科針對(duì)高層住宅、商業(yè)樓宇，為了禁止電瓶車進(jìn)入，減小因?yàn)殡娖寇嚻鸹饘?dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，本算法通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電梯內(nèi)的攝像頭畫面，方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車，提高管理效率。 核心功能： 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點(diǎn)： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練來自：云商店
- 多目標(biāo)優(yōu)化算法 相關(guān)內(nèi)容
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深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。來自：百科應(yīng)壓縮算法，在壓縮前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣分析，根據(jù)數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)分布以及數(shù)據(jù)類型選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。在壓縮算法上，相比原生的InfluxDB，重點(diǎn)針對(duì)Float、String、Timestamp這三種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。 Float數(shù)據(jù)類型： 對(duì)Gorilla壓縮算法進(jìn)行了優(yōu)來自：專題
- 多目標(biāo)優(yōu)化算法 更多內(nèi)容
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中心計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力。 二是基于ITS800邊緣計(jì)算單元，實(shí)現(xiàn)路口和中心的數(shù)據(jù)協(xié)同、算法協(xié)同、算力協(xié)同、任務(wù)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)與交通大腦的有效銜接，對(duì)城市道路和路口進(jìn)行隱患治理、組織優(yōu)化等。 三是通過邊緣計(jì)算單元生成的車牌、車速、位置、姿態(tài)、屬性、分向車道流量、交通事件檢測(cè)等數(shù)據(jù)，有效補(bǔ)充交通大腦管控和服務(wù)數(shù)據(jù)源。來自：云商店![]()
成本、安全等問題。為了優(yōu)化用戶體驗(yàn)和內(nèi)容分發(fā)成本，華為云 CDN 智能緩存、智能調(diào)度和端到端安全加速技術(shù), 可用性高達(dá)99.9%。 智能緩存是華為云CDN創(chuàng)新的內(nèi)容緩存策略，AICache以提升CDN整體質(zhì)量為目標(biāo)，通過調(diào)整緩存架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)、多種算法優(yōu)化的手段，構(gòu)筑學(xué)習(xí)型緩存架來自：百科![]()
格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個(gè)滿意的模型。 請(qǐng)參考以下指導(dǎo)在ModelArts上訓(xùn)練模型： 1、您可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)來自：專題![]()
港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個(gè)賽道：算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題，開放政府?dāng)?shù)據(jù)資源，創(chuàng)新社會(huì)治理方式，推進(jìn)深圳來自：百科![]()
港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個(gè)賽道：算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題，開放政府?dāng)?shù)據(jù)資源，創(chuàng)新社會(huì)治理方式，推進(jìn)深圳來自：百科![]()
方案，能有效提升動(dòng)態(tài)頁(yè)面的加載速度，避開網(wǎng)絡(luò)擁堵路由，提高訪問成功率，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站整體加速與實(shí)時(shí)優(yōu)化。 全站加速動(dòng)態(tài)加速技術(shù)主要針對(duì)動(dòng)態(tài)交互的內(nèi)容網(wǎng)站設(shè)計(jì)，通過路由優(yōu)化、傳輸優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化等私有尖端技術(shù)大幅提升用戶訪問速度。全站加速適合動(dòng)態(tài)內(nèi)容較多的網(wǎng)站，例如電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索查詢來自：百科![]()
1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章 人臉識(shí)別 第5章 OCR 第6章 視頻分析來自：百科![]()
Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化， 機(jī)器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù) 穩(wěn)定可靠來自：百科![]()
Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力，通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化，機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)。 穩(wěn)定可靠來自：百科![]()
智能短臨預(yù)報(bào)場(chǎng)景 極端災(zāi)害天氣的短時(shí)間臨近預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不足，華為云提供的多種人工智能服務(wù)，內(nèi)置大量模型算法（優(yōu)化模型算法），以雷達(dá)基數(shù)據(jù)、雷達(dá)產(chǎn)品數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過預(yù)檢測(cè)信息提取、數(shù)據(jù)解析、優(yōu)化檢測(cè)模型等，可以極大提升短臨天氣的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度 人工智能開發(fā)平臺(tái)：簡(jiǎn)單易用，極大降低人工智能應(yīng)用門檻；高效便捷，圖形化一站式端到端作業(yè)來自：百科![]()
于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測(cè)，從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化，提高運(yùn)算效率，增強(qiáng)適用性，完成對(duì)工程車輛類型的檢測(cè)，工程車輛智能檢測(cè)算法可檢測(cè)的工程車輛類型有：運(yùn)輸車、吊車、混來自：云商店![]()
輸 全站 CDN加速 -協(xié)議優(yōu)化 提供HTTP2、BBR 2.0及華為自研收發(fā)包算法等協(xié)議優(yōu)化能力，對(duì)端側(cè)弱網(wǎng)接入場(chǎng)景下的丟包、時(shí)延帶來改善，對(duì)傳輸體驗(yàn)要求高，網(wǎng)絡(luò)接入質(zhì)量不好的客戶可帶來較大價(jià)值 提供HTTP2、BBR 2.0及華為自研收發(fā)包算法等協(xié)議優(yōu)化能力，對(duì)端側(cè)弱網(wǎng)接入場(chǎng)景下來自：專題![]()
SDC）支持一機(jī)多用，違法/事件/流量多功能合一；支持開放SDC OS架構(gòu)，可通過華為算法商城快速加載第三方算法，例如華為與上海電科合作，在SDC上加載了16種違法檢測(cè)算法，如“連續(xù)變道、變道不打燈、未交替通行”等新型違章檢測(cè)算法已實(shí)戰(zhàn)部署。 挑戰(zhàn)2：光污染隱患大，強(qiáng)反光看不清 道路上的高光爆閃燈來自：云商店![]()
支持發(fā)票基礎(chǔ)信息、車輛信息等多項(xiàng)字段自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取 簽名和蓋章自動(dòng)檢測(cè) 支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測(cè)，提升合規(guī)審核效率 識(shí)別精度高 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景，文字識(shí)別精度高 3.醫(yī)療保險(xiǎn) 自動(dòng)識(shí)別醫(yī)療單據(jù)藥品明細(xì)、年齡、性別等關(guān)鍵字段并錄入系統(tǒng)，結(jié)合身份證、銀行卡OCR，快速完成保險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)來自：百科![]()
OCP與USCP運(yùn)籌優(yōu)化算法賽道第一名 在GECCO 2020國(guó)際會(huì)議中，華為云擎天架構(gòu)的調(diào)度算法團(tuán)隊(duì)同時(shí)獲得OCP與USCP運(yùn)籌優(yōu)化算法賽道第一名，算法運(yùn)行結(jié)果刷新了十個(gè)文獻(xiàn)算例的已知最好結(jié)果。 51項(xiàng)國(guó)際榜單紀(jì)錄 華為云擎天架構(gòu)調(diào)度算法團(tuán)隊(duì)打破了51項(xiàng)由全球優(yōu)化算法領(lǐng)域權(quán)威機(jī)構(gòu)SI來自：專題![]()
在北京大興某管廊項(xiàng)目中，云智銀河采用D10-SIU攝像機(jī)加載鐵越電氣AI算法的方案，實(shí)現(xiàn)儀表讀數(shù)智能識(shí)別以及指示燈狀態(tài)智能識(shí)別。 儀表讀數(shù)識(shí)別 對(duì)攝像機(jī)監(jiān)控范圍內(nèi)的指針表讀數(shù)進(jìn)行識(shí)別讀取，可實(shí)現(xiàn)指針表讀數(shù)類型識(shí)別、指針表讀數(shù)信息。 指示燈狀態(tài)識(shí)別 采用最新的目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)時(shí)檢測(cè)各種指示燈的常亮、常滅、閃爍和顏色變化等狀態(tài)。來自：云商店
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