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  • 根据数据集查询标签 - 网络智能体

    /softcomai/datalake/v1.0/datasets/{id}/datasetTag 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 id 是 String 数据集ID。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:port/dataset/softcomai/datalake/v1

  • 返回使用前10的标签 - 网络智能体

    URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasetTags/tagsSort 参数说明 无。 请求 请求样例 GET https://ipaddr:port/dataset/softcomai/datalake/v1.0/datasetTags/tagsSort

  • 上报数据备份结果 - 网络智能体

    URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/dataplan/backup/report 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:port/softcomai/datalake/v1.0/dataplan/backup/report

  • 智慧园区-智慧物流园-智能路灯

    【功能模块】智慧园区-智慧物流园-智能路灯【操作步骤&问题现象】智慧园区-智慧物流园-智能路灯这块需要建设吗?如果建设可以从哪些方面入手?

    作者: Photon
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  • 念念不忘智能编程,必有回响CodeArts Snap【玩转华为云CodeArts Snap】

    道"的机会—— 华为云智能编程助手CodeArts Snap,来了。 开发者的寻梦旅 CodeArts Snap 说 什么是CodeArts Snap? 它说, 它作为国内云厂商中首个AI代码辅助编程工具,通过将自然语言转化为编程语言

    作者: 叶一一
    发表时间: 2023-06-07 16:13:40
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  • 德勤AI场景化咨询与实施服务解决方案

    德勤AI场景化咨询与实施服务解决方案 德勤AI场景化咨询与实施服务解决方案 定制AI解决方案,提升业务效率与洞察力,助力企业数字化转型 定制AI方案,提升效率与洞察,助力企业转型 伙伴方案 公有云/HCSO/HCS 购买 实践 专家咨询 专家咨询 实践 德勤AI场景化咨询,赋能企业未来竞争力

  • 使用Python实现深度学习模型:智能工业与工业4.0技术

    将数据分为训练集和测试集。 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-08-15 08:19:41
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  • 智慧园区-智慧物流园-智能PDA

    【功能模块】智慧园区-智慧物流园-智能PDA【操作步骤&问题现象】智慧园区-智慧物流园-智能PDA侧重点在哪?和普通PDA比优势在哪?

    作者: Photon2
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  • 人工智能技术在石油炼化中的能源消耗控制与优化

    能源消耗较大的行业之一。如何降低石油炼化过程中的能源消耗,提高能源利用效率,一直是工程师们关注的重点。近年来,随着人工智能技术的快速发展,石油炼化领域开始应用人工智能技术来实现能源消耗的控制与优化,以提高工艺效率和降低能源成本。 场景 石油炼化过程中,涉及到多个环节和参数,如裂解

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-07-01 08:51:21
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  • 使用Python实现智能食品消费偏好分析的深度学习模型

    能。 # 将数据拆分为训练集和验证集 train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = scaled_data[:train_size] test_data = scaled_data[train_size:] # 创建训练和验证集 def

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-12-04 08:26:48
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  • 创建工作空间 - 智能数据洞察 DataArts Insight

    create_time Long 创建时间。 create_user String 创建人。 description String 工作空间描述信息。 domain_id String 工作空间所属的账号ID。 eps_id String 工作空间所属企业项目的ID。 id String 工作空间ID。

  • 使用Python实现智能食品消费习惯分析的深度学习模型

    能。 # 将数据拆分为训练集和验证集 train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = scaled_data[:train_size] test_data = scaled_data[train_size:] # 创建训练和验证集 def

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-12-03 08:35:15
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  • 使用Python实现智能食品消费模式分析的深度学习模型

    能。 # 将数据拆分为训练集和验证集 train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = scaled_data[:train_size] test_data = scaled_data[train_size:] # 创建训练和验证集 def

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-12-05 08:27:09
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  • 修改外呼活动的特殊日期 - 云客服

    该接口仅支持PUT方法。 接口URI https://ip:port/rest/isales/v1/openapi/campaigns/{vdnId}/holiday/{campaignId} 其中,ip为CC-iSales服务器地址,port为CC-iSales服务器的HTTPS端口号。 表1

  • 使用Python实现深度学习模型:智能停车管理系统

    ImageDataGenerator def train_model(model, train_data_dir, validation_data_dir): train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-08-23 08:36:12
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  • 机场主题库

    准模型,快速实现数据应用创新。 资产再生 依托华为云DataArts Studio智能数据治理中心,促使机场企业数据资产化、可视化、可信交换和增值变现。 依托华为云DataArts Studio智能数据治理中心,促使机场企业数据资产化、可视化、可信交换和增值变现。 概念和关系 根

  • ADM_CONSTRAINTS - 云数据库 GaussDB

    ADM_CONSTRAINTS ADM_CONSTRAINTS视图显示数据库表中约束的信息。默认只有系统管理员权限才可以访问此系统视图,普通用户需要授权才可以访问。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 ADM_CONSTRAINTS字段 名称 类型

  • 人工智能加速计算机芯片设计

    速计算机芯片设计。研究将芯片布局规划设计成了一个强化学习问题,并开发了一种能给出可行芯片设计方案的神经网络。他们以此训练了一个强化学习AIAI会将芯片布局规划看作一种棋盘游戏:元件是“棋子”,放置元件的区域是“棋盘”,“获胜结果”则是根据一系列评估指标评出的最优性能。作者指出,

    作者: 黄生
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  • 人工智能在石油炼化行业中的过程模型建模与预测

    为了提高生产效率和产品质量,石油炼化行业开始应用人工智能技术来建立过程模型并进行预测。通过建立准确的模型,并根据模型的预测结果进行优化决策,可以实现更高效的生产和资源利用。 人工智能在石油炼化行业中的应用 过程模型建立 人工智能技术可以通过分析大量的历史数据,建立石油炼化行业

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 21:57:20
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  • 华为云Stack-深圳机场

    等业务的智能化。 华为云实现多场景AI 为深圳机场针对“运控一张图”、“出行一张脸”场景提供了多个AI应用,如机位自动分配,刷脸快速安检等,算法由华为和伙伴提供,基于华为云平台开发和训练。 客户价值 机位资源调度更高效,机场作业监管更规范 实现机位资源智能分配 机位智能分配100%