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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  • 雷达信号处理机器学习 相关内容
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    BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升 BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升 时间:2021-04-27 15:10:34 内容简介: 随着大数据爆炸式的增长,应用大规模数据处理系统分析大数据变得越来越重要。

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  • 全息路口构建城市交通精细化治理数据底座

    理、信息服务构建精准数据底座。 全息路口对城市交叉路口管理的重要意义 当前,路口视频、信号机、电子警察、流量采集、事件检测等信息均传输到后台中心处理,路口交通设施无法横向互联互通、信息交互,信号控制、感知信息推送等无法在路口形成闭环,同时受网络、计算、存储、时延的影响,路口精细化管理受到了一定程度的制约和影响。

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  • 路网数字化服务应用场景

    息上报路网数字化服务,路网数字化服务提前发送红绿灯信号给车辆,实现红绿灯信息上车 道路限速 当前方道路出现道路限速的交通标牌信息时,路网数字化服务提前发送提醒信号,后方车辆提前进行减速或绕行通过,避免事故发生 车辆逆行 当前方道路出现异常车辆如逆行车辆时,边缘服务识别并提前发送提

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  • 多媒体信息处理技术_媒体处理_数字媒体处理

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  • 当物联网遇上边缘计算

    现业务分层处理:例如,在车联网场景中,要求及时处理的业务,如自动驾驶、车路协同等,由边缘节点直接进行计算并返回结果;对时延不敏感、数据量大的业务,如大屏监控、大数据分析等,则交由云端处理。再例如,在园区场景中,涉及用户隐私的数据,在节点本地自闭环处理,所有数据采集、处理及存储在本

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  • AMR技术科普直播-直播精选问答

    断行为路径,使机器人可以主动的去避让这些物体,第一保证安全生产、第二,机器人也不会在看到物体后傻傻等待,它会绕行或者另选路线,从而安全、高效平稳的完成任务;激光雷达机器人,因为只有激光,只能扫描到平面的世界,无法识别障碍物,所以只能原地等待,所以具有机器视觉的机器人具有更强的智能能力。

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  • 机器视觉十大创新方案高效应对智慧交管十大挑战

    三十年,人类一定会进入万物感知、万物互联和万物智能的智能社会。5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发,加速智能世界的到来。未来十年,机器视觉将成为万物感知入口,引领行业数字化。 2020年,华为机器视觉不断丰富产品与场景化解决方案,在交管领域重点聚焦智能化应用落地,取得了

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  • IoT边缘应用场景

    ? 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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  • 话机器人服务

    等多种能力的AI机器人,赋能不同行业客户。 对话机器服务包含以下几个子服务: 智能问答机器人( QABot ) 售后自动问答:智能客服场景中,使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持,使用方法,疑难解答等问询,显著降低企业人力成本。 坐席助手:智能问答机器人可实时理解呼叫中

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