深度学习
深度学习
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

问题

汽车操作系统·2024-03-05
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
操作系统侧的性能优化是一个综合性的工作,需要综合考虑硬件、软件、数据结果以及系统配置等多因素。 操作系统默认配置可能不适合特定的应用程序。通过调整系统参数和优化系统设置,可以提高计算速度。比如调整文件系统的缓存大小、调整进程调度算法和优化中断处理等,可以提...
汽车汽车制造仿真系统·2024-03-05
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
我们用的是Altair PBS Works,基本满足我们以周度、月度和季度三种维度的多队列资源利用率统计。
汽车数据安全·2024-03-05
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下措施: (1)加密数据 使用加密技术对数据进行加密,以保护数据...
汽车安全合规·2024-03-05
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
HPC平台的安全合规可以参考等保3的标准进行执行,具体的措施如下:HPC平台的自身健壮性、硬件、操作系统,平台、应用软件的漏洞监测和补丁修复机制,定期进行安全加固。HPC平台的整体安全防护,设定边界防护以及东西向隔离的有效措施,开启身份鉴别、访问控制 HPC平台数据的安全性,做...
汽车操作系统·2024-03-05
一一 · 制造业 擅长领域:服务器, 机器学习, 人工智能
若只是HPC平台完全切换操作系统,框架不变的话,那么等同于重新部署一套新的环境,需要在切换前做好大量的验证工作,实施部署步骤可以参考以前的部署过程。需要特别注意的是:1:所有CAE软件与新的OS的兼容性和运行稳定性,不同版本的CAE软件兼容性,以及未来CAE软件升级的拓展性,做好矩...
机械装备cpu·2024-02-26
mxin · 上海宝信软件股份有限公司 擅长领域:存储, 灾备, 服务器
480 会员关注
要实现不同品牌、不同型号、不同时期采购的服务器的统一调度,可以考虑以下几种解决方案:使用兼容的中间层软件:寻找或开发一个中间层软件,该软件能够作为不同PBS调度系统之间的桥梁,实现资源的统一管理和调度。这个中间层软件需要能够与各个品牌的PBS调度系统进行有效的通信和...
机械装备汽车制造仿真系统·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
1. 计算资源预约,HPC平台可以引入预约系统,让用户提前预约资源,可以让HPC平台提前规划资源分配,避免资源需求波峰时期的排队情况。用户可以根据任务的紧急程度和优先级,提前预约所需的计算资源和时间窗口,2. 建立资源缓冲池,集群平台可以设置资源缓冲池,将一部分资源保留作为备...
汽车HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
如上述朋友所说,需要结合HPC集群监控系统,统计出一段时间内仿真计算资源的使用情况,使用集群的队列功能,本地集群和云集群资源的可弹性调整算力资源的使用。
汽车汽车制造·2024-02-26
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:机器学习, 深度学习, 人工智能
安全性:综合考虑网络安全、平台安全、数据安全等维度,HPC应具备强大的安全防护功能,支持最新的加密技术和安全更新,以防止非法访问、病毒攻击和数据泄露,同时做好数据备份方案。可靠性:方案设计:具备安全冗余和故障自动化监控处置能力。运维:应用层、平台层、操作系统层均有长期...

描述

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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