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统一体验。 适用场景 适用于小区安防设施缺失或老旧,安全防范管理存在巨大漏洞,群防群治薄弱的社区建设;适用于上级视频云平台接入中遇到的设备厂商多,设备互不兼容,链路复杂,视频可用度低等问题的解决。 方案价值 1、在小区周界,小区门口,楼栋门口通过目标识别抓拍,实现无感通行,访客提前录入名单库,助力小区物业高效管理
虽然深度学习等人工智能算法在医学图像上的研究已取得巨大进步,但目前在脑疾病的脑影像数据上的研究和应用尚待突破,已知的学习算法对于阿尔茨海默病和轻度认知损害的区分能力还有待提升,人们仍在努力探索何种影像学指标能作为用于疾病的诊断和疗效评价的标志。 26 04月 2021 2021-04-26
基于下游任务数据集的元特征,可通过预训练的搜索推荐模型,得到更适配的预处理方式和基模型集合。 基于下游任务数据集的元特征,可通过预训练的搜索推荐模型,得到更适配的预处理方式和基模型集合。 动态图驱动的模型融合 通过动态图对选择的基模型输出结果进行融合,得到基模型的最佳融合方式,进一步提升任务性能。
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Transformer基本框架,对输入的13×1440×721×5的高空变量和1440×721×4的地表变量进行关联训练,精准识别大气中不同高度的气象特征和相互关系 使用3D Earth-Specific Transformer基本框架,对输入的13×1440×721×5的高空变量和1440×721×4的地表变
动切换为主节点,保证数据库的高可用。 单机版 单机版只有1个主节点,没有只读节点。单机版无需处理多个节点之间的同步协作,易满足ACID事务需求。 独享版 一主多读部署模式,最多支持15只读。完全独享的CPU和内存,性能长期稳定,不会因为物理机上其它实例的行为而受到影响,适用于对性能稳定性要求较高的应用场景。
支持本地或使用其他工具开发的算法上传至ModelArts中统一管理;支持订阅AI Gallery中的算法构建模型 训练管理 支持基于不同的数据,选择不同规格的资源池用于模型训练;支持使用以下三种方式开发模型:订阅算法、自定义算法、自定义镜像 AI应用管理 支持将训练作业中得到的模型、本地开发的模型部
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群和备份集群之间定期同步数据以达到容灾的目的。 全量备份的断点续做 全量恢复的断点续做 集群间scp中断后的断点续做 并行备份恢复,即旧集群的备份和新集群的恢复同步进行。
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