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  • AI辅助的运维风险预测:智能运维新时代

    系统宕机风险增大。 数据量庞大:面对海量日志数据,人工分析难以高效识别风险点。 预测能力不足:传统运维主要基于经验判断,而非数据驱动,导致预测不准确。 AI 通过机器学习和深度学习技术,能够自动分析数据模式、识别异常,并提前预警运维风险,大幅提升系统稳定性。 2. AI如何辅助运维风险预测?

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2025-01-29 22:36:43
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  • 美在观感 ,妙在灵感——华为办公宝协作平板系列

    享反向控制,双屏实时互动双人书写,实时标注,批量保存,扫码带走(3)智绘妙笔 智能书写语音控制,随声而动,听你更懂你智能识别,知你所想,支持语言文字和图形识别,准确率高达95%自由的书写和擦除方式,契合用户的日常操作习惯零贴合屏幕,35ms极短时延,创意任意挥洒商品链接:华为办公

    作者: 云商店
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  • CVPR 2021论文大盘点-文本图像篇(4)

    Iterative Language Modeling for Scene Text Recognition提出 ABINet,用于场景本文识别,它具有自主性、双向性以及迭代性。其中自主性是提出阻断视觉和语言模型之间的梯度流动,以执行明确的语言建模;双向性表现在,提出一种基于双向特征表示的新型

    作者: @Wu
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  • 【轻松上手MindSpore】系列课程第五讲----MindSpore模型健壮性评估工具 5月7日 20:00不见不散

    com/3519835 如何加入 《轻松上手MindSpore》系列课程全程免费,识别下方二维码,即可加入学习交流群,一起看直播学理论、做作业动手实践。 注:若群人数达到限制,无法直接扫码加入,请识别上方海报二维码,添加机器之心小助手(syncedai6),备注「开源」,小助手将邀

    作者: 埼玉
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  • 查看DN实例XLOG空间使用状况

    log目录下,去除backup、archive_status等子目录,所有识别为xlog文件的数目;xlog_size:pg_xlog目录下,去除backup、archive_status等子目录,所有识别为xlog文件的大小之和,以MB单位显示;other_size:pg_xl

    作者: 小强鼓掌
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  • 【问答官3阶段】请描述一下端到端的OCR流程?

    与检测-识别的多阶段OCR不同,深度学习使端到端的OCR成为可能,请简单描述一下此过程。

    作者: bjxingch
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  • 【我是体验官】我对会会议新功能的体验与建议

    一、字幕翻译很实用,而且还很方便。不过觉得,对方言识别不准确。二、会控仪表盘,对数据的显示还是蛮直观的

    作者: 新岸线
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  • GC - Java 垃圾回收基础知识

    长期存活的对象进入老年代 为对象定义年龄计数器,对象在 Eden 出生并经过 Minor GC 依然存活,将移动到 Survivor 中,年龄就增加 1 岁,增加到一定年龄则移动到老年代中。 -XX:MaxTenuringThreshold 用来定义年龄的阈值。 4. 动态对象年龄判定 虚拟机并不是永远地要求对象的年龄必须达到

    作者: 龙哥手记
    发表时间: 2022-12-22 13:00:28
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  • 如何实现目标跟踪?

    现在已经能够进行目标识别了,怎么在SDC中实现目标跟踪呢,请问有相关的demo代码吗?

    作者: yd_224081435
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  • 【MDC610】适配的yolo目标检测官方样例

    请问官方有适配mdc610这个平台的,图片识别检测以及实时视频流处理的例子嘛

    作者: yd_240986112
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  • ElasticSearch进阶篇之ElasticSearch-Rest-Client在SpringBoot项目中实战

    "+response); } 12345678910111213141516 案例3:嵌套的聚合操作:检索出bank下的年龄分布和每个年龄段的平均薪资 /** * 聚合:嵌套聚合 * @throws IOException */ @Test

    作者: 波波烤鸭
    发表时间: 2022-03-29 16:26:50
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  • 『MongoDB』MongoDB高可用部署架构——分片集群篇(Sharding)

    数据均衡以 chunk 为单位,所以系统无能为力 例如:存储一个学校的师生数据,以年龄(假设年龄范围为15~65岁)作为片键,那么:15<=年龄<=65,且只为整数,大部分人的年龄范围为15~18岁(学生) 15、16、17、18四个 chunk 的数据量、访问压力远大于其他

    作者: 老陈聊架构
    发表时间: 2022-07-26 02:35:01
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  • AI对抗冠状病毒爆发的11种方式

      9.SenseTime的面部识别 面部识别比指纹识别更安全,因为它消除了疾病通过人与地面接触传播的机会。 因此,SenseTime正在应用AI来扫描戴着面具的人的脸。他们正在使用其温度检测软件促进非接触式识别感染者,该温度检测软件已部署在北京,上海和深圳

    作者: DrugAI
    发表时间: 2021-07-14 17:32:49
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  • 《TensorFlow自然语言处理》—1.4 自然语言处理的深度学习方法

    Hinton创建的深度卷积神经网络AlexNet赢得了2012年大规模视觉识别挑战赛(LSVRC),误差比从之前的最佳值下降了10%,这为神经网络的进步提供了动力。在此期间,语音识别取得了进展,据报道,良好的语音识别准确度是因为使用了深层神经网络。此外,人们开始意识到图形处理单元(GP

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-20 22:04:03
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  • AI助力,视频分析全面进入智能时代

    频以镜头、内容片段等结构化形式进行描述,便于后续的内容分析、存储和分发。     内容分析,对结构化表示的视频内容,华为云EI从场景识别、主体识别、行为/事件检测、语音/文本分析及内容描述等方面对其进行智能化分析,支持多维护内容查询和检索。     智能编辑,基于智能内容分析,初步提供以下智能视频编辑技术:(1) 

    作者: 大道无形
    发表时间: 2020-06-12 20:09:15
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  • 使用Python实现深度学习模型:智能文化遗产数字化保护

    # 保存模型 model.save('heritage_protection_model.h5') 四、智能识别与分类 训练完成后,我们可以使用模型进行智能识别和分类文化遗产图像。 from tensorflow.keras.models import load_model

    作者: Echo_Wish
    发表时间: 2024-09-21 08:25:55
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  • 更高更妙的统计学习方法——隐马尔科夫模型(A)

    Model,以下简称HMM)是一种经典的机器学习模型,是可用于标注问题的统计学模型,描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用。随着深度学习的兴起,如RNN类神经网络可以一定程度的解决HMM模型所解决的问题,HMM在一些问题上已不再

    作者: 就挺突然
    发表时间: 2020-11-13 15:31:14
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  • 累积分布函数和直方图哪个更好?

    对于负无穷大和正无穷大都是如此。有时我们用圆圈标记这些值,以突出和容易识别这些值。   分配类型的识别 我们同意使用直方图可以更简单地识别分布类型。在直方图中,人们可以轻松识别数据是正态分布还是遵循任何不同的分布类型。另一方面,如果不仅绘制了经验分布函数本身,还绘制了预期分布类型的

    作者: 此星光明
    发表时间: 2022-04-15 15:21:49
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  • 【云驻共创】货物流转数据全自动采集,解决快递积压难题

    2.2 RFID的概念和系统组成   RFID(射频识别Radio Frequency Identification)俗称“电子标签识别”,是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无需人工干预,作为条形码的无线版本,RFID具有条形码

    作者: 孤寒者
    发表时间: 2022-01-21 03:15:28
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  • 重新定义软件定义安全

    悟空通过这项本领可以轻松的看出化成人形的各种妖魔鬼怪。而华为SDSec火眼金睛的本领同样可以轻松识别出伪装成正常文件的恶意攻击文件,而且识别准确率可高达99.5%。如此高的恶意文件识别率依赖于华为的第三代沙箱。华为的第三代沙箱具有两个特征,首先,这是一个是基于动态行为的机器学习技

    作者: 华为云社区精选
    发表时间: 2018-06-08 16:10:56
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