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- 深度學習 壓縮感知 結合 內容精選 換一換
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,降低開發(fā)門檻,縮短開發(fā)周期,快速實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。 物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務,不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務與資產(chǎn)模型深度整合,在相關數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。來自:百科
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簡而言之,就是讓事件及時發(fā)現(xiàn),精準分類,自動流轉 通過全域感知服務,原來需要人工巡檢的發(fā)現(xiàn)的問題,現(xiàn)在都可以用AI感知來替代,而且準確性還能提升。城市治理中的事項類別非常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術,可以對這種數(shù)據(jù)量小的城來自:百科框架管理器離線模型生成介紹 時間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為例,在深度學習框架下構造好相應的網(wǎng)絡模型,并且訓練好原始數(shù)據(jù),再通過離線模型生成器進行算子調度優(yōu)化、權重數(shù)據(jù)重排和壓縮、內存優(yōu)化等,最終生成調優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。來自:百科
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