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

汽车汽车制造仿真系统·2024-03-05
lrx00056015福田汽车 擅长领域:人工智能, 机器学习, 深度学习
2 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:人工智能, 机器学习, 深度学习
2 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HPC·2024-03-05
xuyy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...
汽车汽车制造仿真系统·2024-03-05
lrx00056015福田汽车 擅长领域:人工智能, 机器学习, 深度学习
2 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...
汽车汽车制造仿真系统·2024-03-05
lrx00056015福田汽车 擅长领域:人工智能, 机器学习, 深度学习
2 会员关注
选择操作系统时建议从以下两个方面进行考虑:1、相关CAE软件及相关组件是否有应用基础2、操作系统普及程度迁移前,建议做好迁移兼容性测试和验证,同时做好数据的备份,避免迁移过程对数据的损坏或丢失。...
机械装备HPC·2024-02-26
mxin辛旻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
强哥之神上汽云计算中心(上海帆一尚行科技有限公司) 擅长领域:云计算, 容器, 服务器
13 会员关注
还是从调度算法上来解决,可以从下面几个方面:1、优先级调度 : 将任务按照其重要性和紧急程度划分为不同的优先级,并优先处理高优先级任务。这样可以确保关键任务在资源紧张时得到优先执行,最大程度地满足业务需求。这个如果通过K8S实现的话,这个可以对任务设置不同的 priority...
汽车HPC·2024-02-26
强哥之神上汽云计算中心(上海帆一尚行科技有限公司) 擅长领域:云计算, 容器, 服务器
13 会员关注
主要还是先有监控系统,利用监控的历史数据,并结合一下使用趋势,做一些预测。通过收集和分析过去的仿真任务数据、计算资源使用情况以及相关业务指标,可以实现一些预测。
汽车HPC·2024-02-26
michael1983某证券 擅长领域:服务器, 云计算, 存储
311 会员关注
这个问题有点大,在汽车行业中,保证高性能计算(HPC)平台的安全性和可靠性是尤其关键和重要的,因为它们通常负责处理关键的车辆控制和安全功能。为了确保HPC在汽车行业中的安全性和可靠性,可以考虑以下一些措施,供参考:硬件冗余(和金融类似):设计具有冗余硬件组件的HPC系统,以确保在某...

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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