雷达信号处理机器学习 内容精选 换一换
  • 机器学习概览

    需要掌握人工智能技术,希望具备及其学习和深度学习算法应用能力,希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后,您将能够:掌握学习算法定义与机器学习的流程;了解常用机器学习算法;了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念。 课程大纲 1. 机器学习算法 2. 机器学习的分类 3. 机器学习的整体流程

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  • AI技术领域课程--机器学习

    第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章

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  • 全息路口构建城市交通精细化治理数据底座

    等数据,有效补充交通大脑管控和服务数据源。 四是通过路口视频、雷达多方向拟合技术保障因设备故障而导致的流量数据不丢失,确保数据完整性,支撑信号控制优化实时准确性。 五是交通事件检测直接通过边缘计算单元在路口产生预警信息,取代人工视频巡逻,实现“机器换人”。 六是边缘计算单元作为路

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    ? 解决方案 智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析,智能化算法检测道路交通事件(算法云端训练、边缘执行),有效实时提供碰撞告警,红绿灯相位推送,车流量感知及控制等智能服务。向交通管理者提供交通全息监控能力,向车辆提供高精度定位及地图服务、交通安全预警能力,提升驾驶安全和道路通行

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