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通过深度学习、自然语言处理等技术手段,大模型技术为能源企业提供了强大的数据处理和 分析能力,推动能源行业的智慧化升级,为实现双碳目标提供有力支持。 智慧能源解决方案全景 助力能源行业新质生产力打造 依托百度沉淀的智慧能源云智一体解决方案,借助大模型技术,为各个场景打造专业智能体,护航能源生产、助力能源传输、优化能源消费。
培训 企业会议 国际会议 适用于邀请国外嘉宾演讲或参会的行业/学术会议,成功为2020北京智源大会、2020全球人工智能技术大会、百度AI开发者大会、深度学习开发者秋季峰会等几十场大型会议提供高质量会议同传 合作案例 特色优势 端到端 语音到语音实时翻译,提供视听一体的沉浸式同传体验
浦发银行 浦发银行是国内业务领先的股份制商业银行,围绕“打造一流数字生态银行”这一战略目标,引入深度学习软硬一体化平台,为行内人工智能的研发和应用打造的专有云平台,成为浦发银行智能 “大脑”。
管 线上线下党政企民多元协同,城市治理更智能、科学、精细 数据可视化 降低开发成本,提高业务对数据的使用效率 深度学习 运用智能分析算法,全方位洞察,打造智能应用 地图服务 为城市规划和自然资源监测提供一体化综合分析 智能云知道系列公开课 分享前沿产品技术及业务实践
XGBoost 1.3.1 XGBoost XGBoost框架下,自定义作业支持发布保存模型为 pickle 和 joblib 格式,并且在发布至模型仓库时需要选择相应的模型文件。使用下面代码进行模型训练时,训练程序可以自行加载数据,训练数据选择空文件夹即可。
XGBoost服务代码文件示例 XGBoost服务代码文件示例 在模型仓库中导入基于XGBoost库的机器学习模型时,除需导入模型文件外,也需要导入服务代码文件,其中服务代码文件用于在线部署模型时进行模型文件的加载以及进行必要的预处理和后处理逻辑。 XGBoost模型服务代码示例如下所示: Python 复制 1 #!