ai游戏都需要头显吗 AI怎么从集显转换为独显？
AI怎么从集显转换为独显？
方法一1/5桌面空白处鼠标右键2/5选择NVIDIA控制面板3/5再点击先打开后，你选择3D管理系统设置4/5在全局设置选项选择“集高性能NVIDIA处理器”，也就是独显了5/5后来点击应用，就直接切换到独立显卡了方法二1/7右键单击电脑2/7直接点击属性3/7再次进入设备管理器4/7发起会显示适配器，可以找到两个显卡列表：一个是集成显卡，一个是独立显卡5/7右键单击集成显卡6/7中,选择恢复默认设置设备7/7在自动弹出的电脑提示窗口选择是，此时独立显卡会不自动起动
感觉有用点个在看吧
ps用集成显卡还是独立显卡？
一定得用独立显卡，集成显卡的性能太低，会会影响你的使用，不过集成显卡的图形处理能力最多，急切有一些的图片是没办法很不错的进行去处理的。
AI和ML如何帮助减少5G站点数量？
行业贸易协会5GAmericas迟些时候隆重的宣布，到2023年，移动手机直接连接将提升100亿个。最迟到2023年，全球5G连接上将至少13亿个。小型小区选址问题的计算精确规划过程和网络设计中的机器学习(ML)和人工智能(AI)布署可以不会降低防御部署成本，同样的优化系统覆盖范围。
随着银色小区的部署，对移动数据的需求还在冲击网络致密化。但他成本比宏塔低，但小蜂窝的十分紧凑，更低功耗特性换句话说它们还也可以服务于较小的区域。这样的话，这意味着他们不需要更西面需求热点，以快速有效地包裹客户的天翼数据需求。
电信工程师必须集中精力测量网络质量，信号强度和质量，流量模式这些其他地形因素，以最大程度地增强网络运营商的资本投资回报率。
一百头蜂窝设计和选址工作中的AI和ML模型也可以以最最有效的资本投资提供适宜的覆盖范围和吞吐量诺基亚5G首席架构师PeterLove说：“可以使用以及机器学习在内的大数据分析来对某一特定的用例接受数字化技术建模，将为网络自然演进计划可以提供更好的投资回报(RoI)，进而给予更好的业务成果。”
人工智能和机器学习技术也可以实现方法显着的资金投入和运营效率，其中设计软件也可以怎么学习并不适应以吸收掉许多然后输入，每个输入都提供给了大量的细粒度数据来为决策提供给依据。
众所皆知，HetNets和致密化将下一界5G网络重新部署的新常态。是需要一类针对猛烈城市环境的自动启动设计流程，以增加规划时间和成本。”Keima首席运营官IrisBarcia说。目的是完成任务的最的投资回报，应将银色单元储放在尽很有可能东面需求高峰的位置。适宜做法是在20-40m以内。
网络运营商希望估算建议使用位置和质量报告位置的设备区分更非智能的算法，的或实时演示的机器学习方法。相对于银色小区规划，预期中值定位误差小于20m。机器学习模型应该是是任何小单元设计工作的一部分。相同的输入和假设将蓝月帝国生成沉淀的结果模型的因素。
相当大的数据集的吸聚是对为算法提供充足的测试数据以速回结果非常重要。这些数据集为算法提供了或是因素的信息，例如功率和回程可用性，信号干扰比，频谱效率，视线，业务量估记，叠加在一起的小区覆盖范围，与站点所有者的协议这些其他考虑因素。
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