机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。

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温度过高时自动关闭设备 物联网平台 支持设备数据上报和设备命令下发，但若要将两者联动起来，一般需要由应用服务器实现对应逻辑。 设备接入服务 提供规则引擎功能，平台上简单几步操作即可实现数据上报特定数据时平台自动下发指定命令，减少应用服务器开发工作量。 设备模拟器快速接入 以设备接入模拟器

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和后端服务器组配置的分配策略类型相关。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法，共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务

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和后端服务器组配置的分配策略类型相关。 分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法，共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务

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分配策略类型相关。 ELB 弹性负载均衡分配策略类型 独享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法、连接ID算法，共享型负载均衡支持加权轮询算法、加权最少连接、源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务

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题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、公众话题导向，进行话题发现、趋势发现等。多维度分析公众情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握话题动态。 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、公众话题导向，进行话题发现、趋势发

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通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、舆论导向，进行话题发现、趋势发现、舆情分析等。多维度分析情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握舆情动态。 内容推荐 通过关键词提取、短文本相似度等技术，提取关键语义信息，精准匹配出语义相似的内容，从而快速构建内容推荐场景。

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lb_algorithm 否 String 后端云服务器组的负载均衡算法。 取值范围： ROUND_ROBIN：加权轮询算法。 LEAST_CONNECTIONS：加权最少连接算法。 SOURCE_IP：源IP算法。 当该字段的取值为SOURCE_IP时，后端云服务器组绑定的后端云服务器的weight字段无效。

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机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。

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务。可实现海量设备与云端之间双向通信连接、设备数据采集上云，支持上层应用通过调用API远程控制设备，还提供了与华为云其他云服务无缝对接的规则引擎，可应用于各种物联网场景。设备接入服务还可以现产品模型定义、设备生命周期可视化管理，提供强大的面向行业应用开放能力，帮助企业快速构建创新的物联网业务。

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进入智能质检规则管理页，可根据业务实际需要进行质检规则的设置。 2.设置具体的规则内容，包括语义类规则：正则表达式、关键词模糊匹配、上下文重复、语义匹配规则等；语音类规则：通话静音、语速异常、抢话检测、情绪异常。 3.设置规则的检测范围。 4.设置规则条件间的逻辑关系。 5.配置该规则评分。

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立即购买 搭建 区块链 系统成长地图 由浅入深，带您轻松搭建区块链系统。 收起 展开 了解 收起 展开 了解华为云区块链的基本架构，有助于您更准确地匹配实际业务，更快速地选择所需实例，让您的业务高效上链。 了解更多 收起 展开 指引 收起 展开 了解区块链服务的基本使用流程，帮助您快速上手区块链服务。

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设备的管理、智能控制。 边缘节点 设备连接到边缘节点后，节点可以实现设备数据的采集、存储、分析、清洗和上报设备数据至云端，同时边缘侧提供规则引擎、应用集成等功能，方便场景编排和业务扩展。 云端 云端提供设备管理、IEF、EI等云服务，设备数据上云后通过这些云服务的标准API实现更多功能和应用。

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？ · 如何让自动驾驶车辆针对紧急场景，做到毫秒级的响应？ 服务优势 · 提供高精度定位及地图服务； · 多源融合感知，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； · 提供高可靠低时延通信。 设备接入服务IoTDA

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编排能力，可快速构建API用以开放数据及应用服务能力 设备数据集成 支持设备modbus、OPC-UA等多种工业协议接入，提供设备管理，规则引擎转发，物模型，物解析等能力，方便将设备数据引入IT系统管理 多云协同 ROMA Connect边缘节点可部署于用户本地数据中心，云上统一

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底层依托ModelArts提供的领先的算法技术，保证AI应用开发的高效和推理结果的准确，同时减少人力投入。 简单的流程式开发 无需人工智能专业知识，用户可借助预置的行业工作流，全流程可视化完成完成AI应用开发以及持续迭代。 高效的行业算法 领先人工智能技术结合行业专家经验，构建出优质高效的行业预置算法，行业A

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机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。

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参数配置：细化各项参数设置，能够对用户需求进行高度匹配，达到更加精准的检测结果和良好的使用体验。 适应性强：部署简单，大幅度降低施工单位的监管难度，适合推广和大规模部署。 性能稳定：受周边环境和人的姿态影响小，对正面、背面、侧面、站立、蹲坐的人都能准确检测。 可持续性：完全自主知识产权的AI算法，可根据客户实地使

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的设备管理能力（包括设备接入、设备鉴权、云边数据同步等），在边缘节点与云端断链情况下也能提供设备的本地自治（包括设备数据缓存、设备命令、规则引擎等），为您提供低成本、本地自闭环、边缘智能、云边协同的软硬一体化方案。 IoT边缘基于物联网平台的设备接入服务，给您提供边缘侧设备接入、

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快递100是一款基于大数据算法和智能分析的快递查询工具，可精确到小时级别，帮助企业快速预测快递寄出后的到达时间。通过出发地、目的地、下单时间等关键信息，快递100可预测快递的时效，为您的企业提供高效、可靠的快递查询服务。 二、产品亮点 大数据算法：快递100采用先进的大数据算法，结合人工智能

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机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供极具吸引力的替代方案。

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