AI怎么從集顯轉換為獨顯？方法一1/5桌面空白處鼠標右鍵2/5選擇NVIDIA控制面板3/5再點擊先打開后，你選擇3D管理系統(tǒng)設置4/5在全局設置選項選擇“集高性能NVIDIA處理器”，也就是獨顯了5

AI怎么從集顯轉換為獨顯？

方法一1/5桌面空白處鼠標右鍵2/5選擇NVIDIA控制面板3/5再點擊先打開后，你選擇3D管理系統(tǒng)設置4/5在全局設置選項選擇“集高性能NVIDIA處理器”，也就是獨顯了5/5后來點擊應用，就直接切換到獨立顯卡了方法二1/7右鍵單擊電腦2/7直接點擊屬性3/7再次進入設備管理器4/7發(fā)起會顯示適配器，可以找到兩個顯卡列表：一個是集成顯卡，一個是獨立顯卡5/7右鍵單擊集成顯卡6/7中,選擇恢復默認設置設備7/7在自動彈出的電腦提示窗口選擇是，此時獨立顯卡會不自動起動

感覺有用點個在看吧

ps用集成顯卡還是獨立顯卡？

一定得用獨立顯卡，集成顯卡的性能太低，會會影響你的使用，不過集成顯卡的圖形處理能力最多，急切有一些的圖片是沒辦法很不錯的進行去處理的。

AI和ML如何幫助減少5G站點數量？

行業(yè)貿易協會5GAmericas遲些時候隆重的宣布，到2023年，移動手機直接連接將提升100億個。最遲到2023年，全球5G連接上將至少13億個。小型小區(qū)選址問題的計算精確規(guī)劃過程和網絡設計中的機器學習(ML)和人工智能(AI)布署可以不會降低防御部署成本，同樣的優(yōu)化系統(tǒng)覆蓋范圍。

隨著銀色小區(qū)的部署，對移動數據的需求還在沖擊網絡致密化。但他成本比宏塔低，但小蜂窩的十分緊湊，更低功耗特性換句話說它們還也可以服務于較小的區(qū)域。這樣的話，這意味著他們不需要更西面需求熱點，以快速有效地包裹客戶的天翼數據需求。

電信工程師必須集中精力測量網絡質量，信號強度和質量，流量模式這些其他地形因素，以最大程度地增強網絡運營商的資本投資回報率。

一百頭蜂窩設計和選址工作中的AI和ML模型也可以以最最有效的資本投資提供適宜的覆蓋范圍和吞吐量諾基亞5G首席架構師PeterLove說：“可以使用以及機器學習在內的大數據分析來對某一特定的用例接受數字化技術建模，將為網絡自然演進計劃可以提供更好的投資回報(RoI)，進而給予更好的業(yè)務成果。”

人工智能和機器學習技術也可以實現方法顯著的資金投入和運營效率，其中設計軟件也可以怎么學習并不適應以吸收掉許多然后輸入，每個輸入都提供給了大量的細粒度數據來為決策提供給依據。

眾所皆知，HetNets和致密化將下一界5G網絡重新部署的新常態(tài)。是需要一類針對猛烈城市環(huán)境的自動啟動設計流程，以增加規(guī)劃時間和成本?！盞eima首席運營官IrisBarcia說。目的是完成任務的最的投資回報，應將銀色單元儲放在盡很有可能東面需求高峰的位置。適宜做法是在20-40m以內。

網絡運營商希望估算建議使用位置和質量報告位置的設備區(qū)分更非智能的算法，的或實時演示的機器學習方法。相對于銀色小區(qū)規(guī)劃，預期中值定位誤差小于20m。機器學習模型應該是是任何小單元設計工作的一部分。相同的輸入和假設將藍月帝國生成沉淀的結果模型的因素。

相當大的數據集的吸聚是對為算法提供充足的測試數據以速回結果非常重要。這些數據集為算法提供了或是因素的信息，例如功率和回程可用性，信號干擾比，頻譜效率，視線，業(yè)務量估記，疊加在一起的小區(qū)覆蓋范圍，與站點所有者的協議這些其他考慮因素。