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- 決策樹(shù)算法與深度自學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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檢測(cè)異常狀態(tài)，立即報(bào)警。 該算法保證鐵路線路應(yīng)答器的正常工作，保障了鐵路交通的安全。應(yīng)答器異位檢測(cè)算法針對(duì)鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，判斷應(yīng)答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開(kāi)源yolo算法進(jìn)行深度定制，訓(xùn)練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型，將模型通過(guò)轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。來(lái)自：云商店ModelArts有什么優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-09 15:43:07 ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科
- 決策樹(shù)算法與深度自學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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現(xiàn)邊緣計(jì)算。以算法編排、算法輕量化自訓(xùn)練平臺(tái)和云邊協(xié)同為核心，算法編排即算法組合邏輯編排與告警抑制。通過(guò)對(duì)安管平臺(tái)核心功能模塊的建設(shè)和部署，可以快速滿(mǎn)足電力行業(yè)客戶(hù)對(duì)智能巡檢、安全管控等業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)安管平臺(tái)的快速部署和靈活擴(kuò)展。 同時(shí)，通過(guò)將 AI技術(shù)與電力行業(yè)客戶(hù)業(yè)務(wù)來(lái)自：百科能檢測(cè)算法解決此類(lèi)問(wèn)題，從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本，提高監(jiān)督效率，覆蓋更廣的監(jiān)督范圍，更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為，加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深來(lái)自：云商店
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定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè)，算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫(huà)面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè)，算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)來(lái)自：云商店![]()
，支持離線模型的加速計(jì)算。張量加速引擎中包含了標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫(kù)，這些算子經(jīng)過(guò)優(yōu)化后具有良好性能。算子在執(zhí)行過(guò)程中與位于算子加速庫(kù)上層的運(yùn)行管理器進(jìn)行交互，同時(shí)運(yùn)行管理器與L2執(zhí)行框架層進(jìn)行通信，提供標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫(kù)接口給L2執(zhí)行框架層調(diào)用，讓具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加來(lái)自：百科![]()
華為機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理錢(qián)森水介紹，機(jī)器視覺(jué)是5G時(shí)代行業(yè)數(shù)字化的感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機(jī)器視覺(jué)通過(guò)專(zhuān)業(yè)的AI芯片、開(kāi)放的OS和豐富的生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)的深度和寬度，進(jìn)入千行百業(yè)，與場(chǎng)景化業(yè)務(wù)融合，實(shí)現(xiàn)全息感知，成為行業(yè)數(shù)字化的抓手。 華為機(jī)器視覺(jué)充分考慮了環(huán)境對(duì)電力業(yè)務(wù)部署的影響，并提出了針對(duì)性的優(yōu)化方案來(lái)自：云商店![]()
I應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開(kāi)分析和討論。。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU來(lái)自：百科![]()
術(shù)優(yōu)勢(shì)，與交通行業(yè)深度融合，提供“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評(píng)價(jià)”體系化全流程的城市交通綜合治理解決方案，讓交通更智能，讓城市更美好 區(qū)域信控優(yōu)化 通過(guò)掌握城市交通歷史通行規(guī)律，并實(shí)時(shí)感知機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)、行人交通情況，采用AI 圖引擎 技術(shù)、路口自適應(yīng)訓(xùn)練算法、干線協(xié)調(diào)算法、場(chǎng)景化子來(lái)自：百科![]()
Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對(duì)視頻中人、車(chē)、物、行為的多目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、分析等能力，在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息，為用戶(hù)構(gòu)建強(qiáng)大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確識(shí)別：利用高精度的人臉檢測(cè)與識(shí)別服務(wù)，提供安全可靠的人臉布控、軌跡追蹤、人臉?biāo)阉鞯确?wù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS 與自建Hadoop對(duì)比 MRS與自建Hadoop對(duì)比 時(shí)間：2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務(wù) （MRS）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件來(lái)自：百科![]()
學(xué)院在線平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)人工智能課程介紹及7天實(shí)戰(zhàn)、人才測(cè)評(píng)。 內(nèi)容大綱： 1、人工智能基本知識(shí)體系； 2、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 3、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐； 5、Vega簡(jiǎn)介、架構(gòu)和Pipeline； 6、網(wǎng)絡(luò)人工智能AutoML簡(jiǎn)介； 7、電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)問(wèn)題和挑戰(zhàn)及Vega在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用；來(lái)自：百科![]()
于大規(guī)模工程機(jī)械車(chē)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(chē)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(chē)輛類(lèi)型的檢測(cè)，工程車(chē)輛智能檢測(cè)算法可檢測(cè)的工程車(chē)輛類(lèi)型有：運(yùn)輸車(chē)、吊車(chē)、混來(lái)自：云商店![]()
在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針來(lái)自：百科![]()
4、在部署記錄中選擇需要重新部署的版本，單擊“回退到此版本”，在彈框里單擊“確定”。 點(diǎn)擊此處前往三種部署方式詳情→ 部署常見(jiàn)問(wèn)題 部署常見(jiàn)問(wèn)題 工程只是一些使用html與js語(yǔ)言編寫(xiě)的網(wǎng)頁(yè)，可以進(jìn)行部署嗎 可以?？梢栽诒镜貙⒐こ檀a打包，使用部署服務(wù)進(jìn)行部署。 如果想要進(jìn)行端到端的構(gòu)建部署，可以使用代碼倉(cāng)庫(kù)中來(lái)自：專(zhuān)題![]()
接收Agent上報(bào)的主機(jī)信息，分析主機(jī)中存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和異常信息； 將分析后的信息以檢測(cè)報(bào)告的形式呈現(xiàn)在控制臺(tái)界面。 Agent Agent通過(guò)HTTPS和WSS協(xié)議與 HSS 云端防護(hù)中心進(jìn)行連接通信，默認(rèn)端口：442、443。 每日凌晨定時(shí)執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)，全量掃描主機(jī)；實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)主機(jī)的安全狀態(tài)； 并將收集的主機(jī)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云智銀河科技有限公司，深耕智能安防行業(yè)多年，具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。云智銀河已經(jīng)與華為深度合作多年，在華為發(fā)布好望系列產(chǎn)品后，云智銀河迅速申請(qǐng)成為華為機(jī)器視覺(jué)金牌分銷(xiāo)，并通過(guò)了華為 CS P（華為認(rèn)證服務(wù)伙伴）三鉆認(rèn)證。 將安防深度融合到某乳業(yè)綜合辦公系統(tǒng) 在某乳業(yè)北京營(yíng)銷(xiāo)中心項(xiàng)目中，云智銀河將華來(lái)自：云商店![]()
有資源精準(zhǔn)畫(huà)像與自學(xué)習(xí)能力，可提供智能優(yōu)化建議、智能調(diào)優(yōu)和智能購(gòu)買(mǎi)服務(wù)，為客戶(hù)提供極優(yōu)、極簡(jiǎn)的云上體驗(yàn)。此外，結(jié)合瑤光全域調(diào)度的能力，面對(duì)萬(wàn)級(jí)站點(diǎn)、百萬(wàn)級(jí)主機(jī)的分布式云形態(tài)，瑤光通過(guò)全域調(diào)度能力打通云、邊、端的界限區(qū)隔，以就近接入的方式為客戶(hù)帶來(lái)大幅的帶寬成本節(jié)約與10倍服務(wù)部署來(lái)自：百科![]()
據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過(guò)AI智能算法分析各類(lèi)運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化，提前預(yù)測(cè)潛在異常，包括指標(biāo)的增幅過(guò)高、規(guī)律變化等。 優(yōu)勢(shì) 場(chǎng)景智能識(shí)別：根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配，如狀態(tài)跳變、周期異常等。 自適應(yīng)算法：當(dāng)出現(xiàn)過(guò)多告警時(shí)，自動(dòng)調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。來(lái)自：百科![]()
課程大綱 1. 人工智能概述 2. 人工智能的技術(shù)領(lǐng)域與應(yīng)用領(lǐng)域 3. 華為人工智能發(fā)展戰(zhàn)略 4. 人工智能的爭(zhēng)議 5. 人工智能的未來(lái)展望 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分來(lái)自：百科
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