基于深度学习的负荷预测
社区干货
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域带来了巨大的便利。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识...
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基于深度学习的负荷预测-优选内容
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大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
该模型能够根据历史数据预测交付是否准时或延迟。其准确率超过了80%,从而有效地预测货物的交付状态,完成任务目标。全程的无代码体验过程是相当的nice!,模型的准确率也超过了任务要求的80%以上。 Canvas的可视化点击式界面提供了一个直观、易用的操作平台,可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
**我的技术回顾与展望-2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅******# **开启文本挖掘的AI探索**随着建筑数字化概念的兴起,我所研究领域之一:建筑设施智能化应用今年来也开始从基础建筑信息化建设向基于人工智... 基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 普世知识拓展预测经历,没有经历和反思过得东西必然索然无味,**自己的想法和别人提到的信息如果只是记录的话,没什么用处**。**因为没有经历所以觉得不重要,没有实际的用处必然不会深刻领悟其主旨内涵,一切的智慧都是...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复... 基于向量的,它的数据是按照向量维度的一个个数据的集合。在向量数据库中,每个向量都有一个唯一的标识符,可以实现快速检索和访问向量数据库中的数据。我们可以借助亚马逊云技术平台强悍的测算、存储和负载平衡服务...
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。... 基于深度学习的智能监控能24小时保障业务稳定运行。可以有效减少故障时间,提高系统可用性和用户体验,从而提升整体业务稳定性。# 应用趋势与未来发展在未来,AI技术会深入融合到后端开发的全流程中。它不仅可以参与...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
之后进入到腾讯云公网负载均衡,负载均衡后管理到TKE集群的NodePort实现流量接入;出口通过NAT网关实现流量分发。其他服务:其他支撑服务,如堡垒机,日志、监控等其他应用web通过堡垒机配合弹性公网IP/NAT网关实现流量... 利用基于 Kubernetes 的声明式 Gitops 持续部署工具Drone CI + Argo CD,可以应用定义,配置和环境变量管理均基于云关上管控,代码仓库及配置资源声明清单也都存储在代码仓库受版本管理,应用发布及生命周期管理自动化...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言... 基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注...
大模型--未来的智能方向|社区征文
这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...
