Як дадатак Air Cognizer можа спрыяць вырашэнню праблемы забруджвання паветра ў Дэлі?
Забруджванне паветра з'яўляецца сур'ёзнай праблемай у Дэлі з сур'ёзнымі наступствамі для здароўя і навакольнага асяроддзя. Каб вырашыць гэтую праблему, прыкладанне Air Cognizer, якое працуе на аснове штучнага інтэлекту і TensorFlow, можа адыграць вырашальную ролю ў прагназаванні якасці паветра і ўкладзе ў яе змякчэнне. Дадатак Air Cognizer выкарыстоўвае алгарытмы машыннага навучання для аналізу розных крыніц даных,
Якую ролю адыграў TensorFlow Lite у разгортванні мадэляў на прыладзе?
TensorFlow Lite адыгрывае вырашальную ролю ў разгортванні мадэляў машыннага навучання на прыладах для высновы ў рэальным часе. Гэта лёгкая і эфектыўная структура, спецыяльна распрацаваная для запуску мадэляў TensorFlow на мабільных і ўбудаваных прыладах. Выкарыстоўваючы TensorFlow Lite, прыкладанне Air Cognizer можа эфектыўна прагназаваць якасць паветра з дапамогай алгарытмаў машыннага навучання непасрэдна на
Як студэнты пераканаліся ў эфектыўнасці і зручнасці выкарыстання прыкладання Air Cognizer?
Студэнты забяспечылі эфектыўнасць і зручнасць выкарыстання прыкладання Air Cognizer з дапамогай сістэматычнага падыходу, які ўключаў розныя этапы і метады. Прытрымліваючыся гэтых практык, яны змаглі стварыць надзейнае і зручнае прыкладанне для прагназавання якасці паветра з дапамогай машыннага навучання з TensorFlow. Для пачатку студэнты правялі дбайнае даследаванне існуючых
Якія тры мадэлі выкарыстоўваліся ў дадатку Air Cognizer і якія іх мэты?
Дадатак Air Cognizer выкарыстоўвае тры розныя мадэлі, кожная з якіх служыць пэўнай мэты ў прагназаванні якасці паветра з дапамогай метадаў машыннага навучання. Такімі мадэлямі з'яўляюцца згорткавая нейронавая сетка (CNN), сетка доўгай кароткачасовай памяці (LSTM) і алгарытм выпадковага лесу (RF). Мадэль CNN у першую чаргу адказвае за апрацоўку малюнкаў і вылучэнне функцый. Гэта
Як студэнты-інжынеры выкарыстоўвалі TensorFlow пры распрацоўцы прыкладання Air Cognizer?
Пры распрацоўцы прыкладання Air Cognizer студэнты інжынернага факультэта эфектыўна выкарыстоўвалі TensorFlow, шырока распаўсюджаную структуру машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам. TensorFlow забяспечвае магутную платформу для ўкаранення і навучання мадэлям машыннага навучання, што дазваляе студэнтам прагназаваць якасць паветра на аснове розных уваходных функцый. Для пачатку студэнты выкарыстоўвалі гнуткую архітэктуру TensorFlow