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遷移，構(gòu)建邊云協(xié)同、按需加速、多層次邊緣統(tǒng)一管理的分布式“邊緣OS”。 邊緣AI 構(gòu)建高性能、低門(mén)檻的分布式協(xié)同AI框架，降低邊云協(xié)同機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)構(gòu)建與部署成本、提升模型性能、保護(hù)數(shù)據(jù)隱私等 。 云機(jī)器人 研究如何基于端邊云架構(gòu)，打造高效的機(jī)器人應(yīng)用開(kāi)發(fā)、仿真、運(yùn)行、AI、知識(shí)共來(lái)自：其他![]()
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能，華為大數(shù)據(jù)服務(wù)能輕松應(yīng)對(duì)大集群、多租戶狀況； 3. 華為云大數(shù)據(jù)服務(wù)包含 數(shù)據(jù)接入服務(wù) 、多維交互式分析服務(wù)、 MapReduce服務(wù) 、機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)以及數(shù)據(jù)調(diào)度服務(wù)，幫助用戶更簡(jiǎn)單地、像用水用電一樣使用大數(shù)據(jù)服務(wù)。 本次2016中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)云計(jì)算高峰論壇以“開(kāi)放、融合、分享、創(chuàng)新來(lái)自：其他![]()
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磚加瓦。 近年來(lái)，為現(xiàn)實(shí)世界服務(wù)的邊云協(xié)同任務(wù)如雨后春筍逐步涌現(xiàn)，并引起了全世界的關(guān)注。然而，由于邊緣的數(shù)據(jù)異構(gòu)，即便最先進(jìn)的邊云協(xié)同機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)仍然不是那么可靠，在邊緣通?？梢栽L問(wèn)混合訓(xùn)練集，該訓(xùn)練集本質(zhì)上是從基礎(chǔ)任務(wù)的各種分布中收集的。查找需要從給定數(shù)據(jù)集顯示的此類隱藏任務(wù)稱來(lái)自：其他![]()
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- 使用SAP Leonardo上的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)提取圖片的特征向量
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