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    深度学习控制算法 内容精选 换一换
  • 深扒 NB-IoT| NB-IoT 拥塞控制特性

    接入频率,从而降低 UE 对 eNodeB 的上行负载。 eNB 拥塞控制的手段主要有RRC 接入控制和RACH接入流控。 1.首先来看 RRC 接入控制: 为了保障高优先级的业务体验,控制面流量控制同时考虑了不同接入原因的优先级差异化处理。控制面保障业务的优先级从高到低的顺序为: 如上图也就是说

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    模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持

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  • LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关

    。这就意味着,开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限

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  • ModelArts

    模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持

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  • 大V讲堂——人工智能的能与不能

    I应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法:人工智能的能与不能 第2章 算力:从CPU,GPU到NPU

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  • ModelArts自动学习是什么_自动学习简介_零代码完成AI开发

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  • 智慧环保解决方案

    业。 漂浮物识别算法:对水面上出现的漂浮物(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被等)进行监测,实时、准确的上报监测结果,并保存相关信息,方便事后查询管理。 商品链接:排水口排水识别算法;倍特威视 华为好望商城 云市场商品 华为好望商城 排水口排水识别算法 基于深度学习的计算机智能视频物

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  • 2020年华为云AI实战营

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