基于深度学习的统计车流量
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
可实时改进车流量,提高路面利用率。同时,依据紧急状况(如交通事故、道路维护等),边缘计算可快速反应,及时通知相关人员处理。智能制造:在生产中,很多传感器和设备会产生大量数据。依据边缘计算,可实时监控生产线的... 数据分析在边缘服务器层,使用数据分析算法对处理后的数据进行深入分析,提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble im...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
超级品牌,都在打造数据飞轮
以及针对BD岗位员工负责销售的实时线索推送等场景深度共建。 今年4月,火山引擎重磅推出了企业数智化升级的新范式:数据飞轮,核心突出了数据消费的重要性——以数据消费为核心驱动力,使企业数据流融入业务流,实... 据统计,目前中国有超过7000万的小微商户,他们撑起了60%的中国经济。 但“小生意”背后带出的采购、生产、销售、收款环节却不少,仅在收款环节,一个商家就需要面对现金支付、电子支付方式,其中电子支付又包括支...
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
大模型突破了过去深度学习的框架,构建了一套从思维链到思维算法的推理技术和强大的自然语言理解能力,可以让智能体拥有更强大的学习和迁移能力,从而可以创建更具智能性、更实用的智能体,开创了人机交互的新范式。... 因此原有的 AI-Agent 就衍化为当下的 LLM-based Agent(基于大模型的智能体)架构。LLM 并非就是大模型,而是大模型推理能力的一种展现,LLM-based-Agent 的架构原理还是挺复杂的,如果大家有兴趣,可以去看一下对应论...
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基于深度学习的统计车流量-优选内容
基于深度学习的统计车流量-相关内容
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
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AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能时代。人工智能对网络空间产生了变革性的影响,如何使用人工智能技术构建更可靠的网络安全系统就变得至关重要。具体来说,人工智能赋能安全,是指基于海量数据的基础上利用人工智能来自动识别或响应潜在网络威胁的工具...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
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... XLS-R不仅将多种语言统计表示,而且将语言和语音进行了统计表示。习惯使用huggingface来调用预训练模型的同学,可参考链接进行使用: 相比于XLS-R模型,Mengzi模型更注重的是小颗粒度。具体来说,首先,Mengzi模型的...
最新动态(2024年前)
增加统计口径; 【优化】 指标组列表支持按指标组类型筛选; 2023年6月13日 V2.7.2 版本 修复报告页相关问题 优化指标组列表接口 2023年5月25日 V2.7.1 版本 优化了实验流量监控报警、指标相关功能 修复了部分已知... 基于指标模板创建指标 anyevent可选事件公共属性 报告页逻辑优化,包含报告概览核心指标显著性去除60天最大限制和指标报告的实验版本排序优化 优化创建指标弹窗速度 2022年08月11日 V1.9.8版本 迭代说明: 数据管理...
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
再次接收了火山语音团队有关机器学习的技术研究成果,即“ **基于自适应迁移核函数的迁移高斯回归模型”( ADATPITVE TRANSFER KERNEL LEARNING FOR TRANSFER GAUSSIAN PROCESS REGRESSION)** https://ieeexplor... 在工程与统计等领域的回归问题中有着广泛应用。传统的高斯过程回归模型需要大量有监督数据进行训练才可发挥好的效果,但在具体实践中,收集和标记数据是一项昂贵且费时的工程。相比之下, **迁移高斯过程回归模型...
一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识和收获,发布的博客文章有区别于别人的内容,缺点有两条,一是学习进展慢,二是有时耗时很久都钻不出某个问... 一是基于 AI 的目标检测,依靠训练数据产生的目标识别能力存在不可控的问题,可能绝大多数情况识别都没有问题,但一旦存在问题时很难去解决,无法说出所以然,二是目标识别在多目标出现交叉重叠时无法精准识别,如多个人...
大模型技术的发展与实践|社区征文
## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿... 具体分成了**统计语言模型**、**神经网络语言模型**、**预训练语言模型**、**大语言模型**。从技术上讲,语言模型是提高机器的语言智能的主要方法之一。一般来说,LM旨在对单词序列的生成概率进行建模,从而预测后面...
火山引擎谭待:数据驱动x敏捷开发,业务高速增长的双引擎
业务基于数据驱动进行优化。所以做数据中台有一个很重要的理念,那就是一定要面向应用来构建。从数据开始,用数据来做验证。那么谈到数据的验证,那最重要的其实就是A/B测试。之前我们也在不同场合强调过字节对于A/B测... 我们关注的是整个产品和运营在做数据分析过程中的易用性、可交互性。要实现易用性、可交互性和底层规模和效率的一个连接,我们需要一个非常强大的数据分析引擎,那就是我们的ByteHouse。 ByteHouse起源于开源的click...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,包含图像理解、图像处理、图像质量评估、图像搜索等。 