交通物流解决方案

以《交通强国建设纲要》为指引,依托华为云的云-边-端优势,面向交通物流行业中的城市交通、高速、物流、航空、港口等领域,构建“出行一张脸、运行一张图”的全程互联大交通体系,协同各种交通方式,提升运营服务效率,最终实现“人悦于行、物优其流”

 
 
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    深度学习交通预测 更多内容
  • 查看预测外呼

    查看预测外呼 管理员建立了预测外呼任务,业务代表请参考本章节,在座席外呼任务进行预测外呼的相关操作。 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务,并启动任务。 座席处于空闲态,预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心,输入账号、密码登录。 选择“外呼任务

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  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

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  • 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

    使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 创建纵向联邦学习作业

    参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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  • 长期交通事件管理

    长期交通事件管理 查询长期交通事件列表 创建长期交通事件 查询长期交通事件 修改长期交通事件 删除长期交通事件 父主题: 应用侧API参考

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  • 创建长期交通事件

    创建长期交通事件 功能介绍 创建长期交通事件时,平台根据事件的起始时间和结束时间确定当前长期交通事件的状态。对于活跃状态的交通事件会立即下发给在事件影响范围内的RSU,对于未来事件则是在事件开始时间点下发到在事件影响范围内的RSU,过期事件不会下发。 调试 您可以在API Exp

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  • 查询长期交通事件

    > 参数说明列表 > 国标交通标志编码/国标交通事件编码”。当填写event_type时,event_class为必选。 event_type Integer 参数说明:事件编码。参考“API参考 > 附录 > 参数说明列表 > 国标交通标志编码/国标交通事件编码”。 最小值:0 最大值:1000

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  • 创建即时交通事件

    创建即时交通事件 功能介绍 创建即时交通事件,平台分发即时交通事件给目标设备的接口。事件一旦创建便会立即下发且只会下发一次。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 预置预测分析模式

    该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据,预测结果以“JSON”格式返回。示例如下: 页面预测 在服务详情的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后,您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址,预测步骤如下: 选择“He

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片,提供高并发低时延的多模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本

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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    在线服务 步骤7:在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面,单击在线服务名称,进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中,切换到 “预测“ 页签,单击“上传”,从本地上传待预测数据,格式参考算法说明。 本地上传数据完成后,单击“预测”,开始预测。 图9 预测结果 步骤8:清除资源

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  • 创建项目

    可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

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  • 交通信息管理

    进入路网数字化服务控制台 左侧导航栏选择“交通信息管理 > 地图消息(MAP)”。 您可以在信息列表查看地图数据和创建时间信息。 路侧信息 路侧即时交通信息(rsi),是由路侧单元向周围车载单元发布的交通事件消息及交通标志标牌信息。其中,交通标志标牌信息参考 GB 5768所包含的

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  • 即时交通事件管理

    即时交通事件管理 创建即时交通事件 父主题: 应用侧API参考

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  • 国标交通标志编码

    国标交通标志编码 序号 交通标志中英文名称 标志编码/eventType 分类/eventClass 1 001 交叉路口(Intersection) 1 标志标牌(TrafficSign) 2 002 急弯路(SharpTurn) 2 标志标牌(TrafficSign) 3 003

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • ModelArts

    门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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