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- cnn預(yù)測 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 時間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科參賽者須根據(jù)給定的三個方向“交通流量預(yù)測”、“水質(zhì)高光譜污染物分析”和“貨柜車到港預(yù)測分析”，提交整體解決方案和數(shù)據(jù)分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺進(jìn)行作品開發(fā)和驗證。 特別說明： 由于三道賽題的作品開發(fā)要求有所區(qū)別，答題請通過以下3個途徑報名和提交作品。 1、交通流量預(yù)測可直接來自：百科
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華為云計算 云知識 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預(yù)測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽深圳北站周邊交通擁堵指數(shù)預(yù)測 時間：2020-12-10 15:53:04 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽，大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣來自：百科華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 時間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向來自：百科
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算法豐富：提供圖像分類、物體檢測等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型；提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型，加速模型訓(xùn)練 使用便捷：無縫對接華為云的 OBS 存儲和GPU高性能計算，滿足各類業(yè)務(wù)場景需求 專業(yè)性強(qiáng)：可基于雷達(dá)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)極端天氣（大風(fēng)、暴雨、冰雹）的檢測與預(yù)測 多媒體服務(wù)場景 為解決傳來自：百科![]()
中，使得綜合性能有較大提高，在檢測速度方面尤為明顯。Faster RCNN主要分為4個主要內(nèi)容： 1. Conv layers。作為一種CNN網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測方法，F(xiàn)aster RCNN首先使用一組基礎(chǔ)的conv+relu+pooling層提取image的feature maps。該feature來自：百科![]()
盤古預(yù)測大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測 用于連續(xù)值預(yù)測，可自動進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個模型來提升回歸預(yù)測精度 分類預(yù)測 用于離散值的預(yù)測，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來提升預(yù)測性能 時間序列預(yù)測來自：專題![]()
方式一：使用圖形界面的軟件進(jìn)行預(yù)測。Windows系統(tǒng)建議使用Postman。 方式二：使用curl命令發(fā)送預(yù)測請求。Linux系統(tǒng)建議使用curl命令。 方式三：使用Python語言發(fā)送預(yù)測請求。 方式四：使用Java語言發(fā)送預(yù)測請求。 幫助文檔 訪問在線服務(wù)（AK/SK認(rèn)證） 使用AK/SK認(rèn)證時，您可以通過APIG來自：專題![]()
閾值。 誤檢分析 從預(yù)測結(jié)果角度統(tǒng)計錯誤檢測的結(jié)果，包含準(zhǔn)確檢測、類別誤檢、背景誤檢、位置偏差四種誤檢的錯誤類型，繪制成餅圖，統(tǒng)計各類錯誤占錯誤檢測的比例。 從預(yù)測結(jié)果的角度出發(fā)，預(yù)測框與實際框的交并比大于0.5時，預(yù)測框與實際框類別不符，認(rèn)為是類別誤檢；預(yù)測框與實際框的交并比大于0來自：百科![]()
基于制造過程、環(huán)境、售后數(shù)據(jù)，分析問題發(fā)生的環(huán)節(jié)和工藝參數(shù)優(yōu)化點、 節(jié)能降耗 根據(jù)業(yè)務(wù)模型精細(xì)化控制高能耗設(shè)備 預(yù)測性維護(hù) 根據(jù)設(shè)備過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障 銷售預(yù)測 基于銷售、節(jié)假日、天氣數(shù)據(jù)，預(yù)測產(chǎn)品銷量，降低備貨和庫存成本 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由來自：百科![]()
含有文件類型的輸入，可以在“預(yù)測”頁簽輸入JSON代碼進(jìn)行服務(wù)預(yù)測。 文件預(yù)測：如當(dāng)前部署服務(wù)的AI應(yīng)用，其輸入類型指定為文件類，可包含圖片、音頻或視頻等場景，可以在“預(yù)測”頁簽添加圖片進(jìn)行服務(wù)預(yù)測。 JSON文本預(yù)測 ModelArts支持文本預(yù)測，如果您的輸入類型為文本，請注意測試服務(wù)文本應(yīng)小于12MB。來自：專題![]()
多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法，對產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測，挖掘須重點關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法，預(yù)測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障，發(fā)生來自：百科![]()
回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預(yù)測及有針對性的促銷活動等。 分類 分來自：百科![]()
解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問題，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗，使能實現(xiàn)自動駕駛網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)優(yōu)勢 資源利用率提升 引入AI預(yù)測網(wǎng)絡(luò)流量，根據(jù)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源的均衡管理，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率 運(yùn)維效率提升 引入AI，壓縮大量重復(fù)性工單、預(yù)測故障進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)，提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維效率來自：百科![]()
流式數(shù)據(jù)實時入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后，可實時寫入 GaussDB (DWS)。 實時監(jiān)控與預(yù)測：圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測，對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對行為進(jìn)行預(yù)測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析：AI服務(wù)對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。來自：百科![]()
為了應(yīng)對上述技術(shù)挑戰(zhàn)，我們可以考慮以下兩點： 預(yù)測與決策解耦。預(yù)測精度和調(diào)度成本之間的權(quán)衡來自于預(yù)測和決策的耦合，即往往在調(diào)度期間進(jìn)行代價高昂的模型推斷。我們可以將預(yù)測和決策解耦。具體來說，調(diào)度器可以在新實例到來之前對資源環(huán)境進(jìn)行建模，并基于假設(shè)進(jìn)行提前預(yù)測。當(dāng)一個新的實例到來，并且調(diào)度時的來自：百科![]()
11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺的硬盤異常預(yù)測程序，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)中心典型硬件進(jìn)行預(yù)測，提前感知硬件故障，降低運(yùn)維成本，顯著提升業(yè)務(wù)體驗。 【賽事簡介】 華為NAIE(網(wǎng)絡(luò)人工智能引擎)是一個來自：百科![]()
設(shè)一項實踐命題，參賽選手在華為線上 AI開發(fā)平臺 Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型，并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測截圖給出預(yù)測結(jié)果。完成實驗操作并發(fā)布預(yù)測結(jié)果的選手，將獲得200分附加分。 比賽時間： 2019年3月13日-2019年4月30日 大賽詳細(xì)地址：https://competition來自：百科![]()
T+財務(wù)ERP的資產(chǎn)管理模塊，幫助企業(yè)實現(xiàn)對資產(chǎn)的全程控制和監(jiān)督。通過對資產(chǎn)的詳細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時捕捉和分析，企業(yè)可以及時監(jiān)測和預(yù)測資金的流動情況，提高資金的監(jiān)測和預(yù)測能力。同時，T+財務(wù)ERP還提供了自定義核算的管理報告和經(jīng)營分析報告，幫助企業(yè)設(shè)計定制化的管理報告和經(jīng)營分析報告，提升資來自：專題![]()
修復(fù)設(shè)備的問題； 可降低企業(yè)售后服務(wù)成本15%以上；可提升客戶滿意度10%以上。 場景三：設(shè)備預(yù)測性維護(hù) 通過行業(yè)經(jīng)驗及設(shè)備數(shù)據(jù)積累結(jié)合建立起設(shè)備故障的預(yù)測數(shù)據(jù)處理模型，可根據(jù)模型來預(yù)測設(shè)備的故障情況，達(dá)到提前預(yù)知，提前維護(hù)，減少設(shè)備故障，提高設(shè)備使用壽命。 場景四：設(shè)備配件電商平臺來自：云商店![]()
，再進(jìn)行編輯，保存后啟用即可。 訂單統(tǒng)計、回款統(tǒng)計、退款統(tǒng)計、預(yù)測 所屬為人員主題，銷售漏斗(商機(jī)金額) 所屬為商機(jī)主題，當(dāng)需要修改預(yù)設(shè)指標(biāo)時，到對應(yīng)主題下找到對應(yīng)指標(biāo)修改。 目標(biāo)統(tǒng)計相關(guān) 回款率（回款/目標(biāo)） 預(yù)測 目標(biāo)完成率 員工目標(biāo)完成率排行 年度目標(biāo)完成情況 部門目標(biāo)完成情況來自：云商店
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