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****ac 2018-07-12
亿元算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“提供总计1亿元算力,助力开发者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持计划:豪掷1亿元算力,为普通开发者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
AI普惠:以平台思路 就迫切希望获取AI能力的企业而言,EasyDL一个显而易见的势在于,目前接口采用限量的政策,上线模型后可获得500次/天的调用额。发布离线SDK也可以获得2个的试用版离线SDK。 “无论你在哪里,无论你从事什么行业,我们都希望你能够平等、便捷地获取AI能力,至少获取的AI能力。”EasyDL的推出及政策安,正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。 传统上,新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论,即一项技术在引进期,其商业成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及速呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走向曲线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后进入衰退期。 EasyDL则以低门槛操作和限量政策,大大缩短了导入期,推动了AI技术短期内即开始大规模应用,2018年,谷歌的AutoML 也将服务对象转向普罗大众,不过,EasyDL的产业进程显得更快。 正以平台、生态的思路,加速推进AI产业落地。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
在AI能力广、速、精不断提升的基础下,大脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心技术,开始在产业界呈现“乘法效应”展现出产业智能“头雁”的速。 AI落地的乘法效应 AI技术的发展,最终还是要落实到我们的生活中。在我们触手可及的各个角落中都有大脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了近期开发者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。 比如EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户去了自行填写信息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓、电话、住址等信息;更具科研意义的还有EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目上展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线服务要求。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能运维能力以及AIOps产品建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和地图历史轨迹数据同步到一起
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
提起高精地图在自动驾驶体系的重要作用,Apollo布道师认为,在路径规划、环境感知方面,路况是除了障碍物之外最基本的一个需要被感知的条件,但是道路识别却非常困难。 如果依靠传感器来识别,例如激光雷达,识别车辆在哪条道路上、哪条车道上,其实是非常困难的,因为不了会出现积雪覆盖、雨雪、大雾的情况。这种情况出现后,相机识别、视觉方案,还有激光传感器方案,硬件辨别就变得不那么可靠了。 这时候谁可以清楚知道具体车道的位置呢?只有高精地图!所以无人驾驶系统,就从单一传感器角转向高精地图寻求依赖。 高精地图的势就在于提供车道级别的区分,可以在变道的过程中提供若干个参考的车道、区域的变、自动车道的辅助信息等来完成变道、变向的部分操作。 有关高精地图的数据问题 都知道高精地图需要很强大的数据实时更新功能,那么如何破解数据带给地图的诸多问题呢?无外乎从两个方面入手,一方面是数据采集,另一方面是数据处理。 更进一步来说,首先需要靠人和车来采集数据,其次依托机器和算法来处理数据。当作图问题转为数据问题时,这对互联网企业发挥势就有“神助攻”的作用了。
c****2 2018-07-10
个性推荐(一)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性推荐系统[7],然后介绍我们实现的融合推荐模型。 YouTube的深神经网络个性推荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现网站,YouTube个性推荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中推荐个性的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和序网络。候选生成网络从万量级的视频库中生成上个候选,序网络对候选进行打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
s****5 2018-07-10
个性推荐(二)
feed_order = [ 'user_id', 'gender_id', 'age_id', 'job_id', 'movie_id', 'category_id', 'movie_title', 'score' ] 构建训练程序以及测试程序 分别构建训练程序和测试程序,并引入训练器。
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