学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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操作步骤-手机端： 登录手机app，点击“我的”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入，在个人中心页面，点击“我的学习”后面的箭头，进入“我的学习”的 页面。 图5 个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可

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Moderation），是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行 内容审核 ，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增，大量色情、暴力等不良信息夹杂其中，如果不做好

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是视频监控领域的国家标准。 应用场景：视频联网传输和设备控制。 支持方式：IoTEdge+IoTDA。 - LoRa - 协议描述：LoRa是基于Semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准，解决了在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远的技术问题，实现了低功耗和远距离的统一。

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、表格识别与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelAr

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本文使用ModelArts上的NPU Snt9B 裸金属服务器 以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属 服务器 支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3

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管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。

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polygon_name String 指明此次的异常停车事件发生哪个roi区域。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 表示车框左上角的坐X标值。 y Int 表示车框左上角的坐Y标值。 w Int 表示车框的宽度。 h Int 表示车框的高度。 返回值 正常 201

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String 作业的输入类型，创建时必填，编辑时video_source 模式 不支持切换为其他IVA模式的type。创建时可选类型有 obs（ 对象存储服务 存储的文件 仅云上作业支持）， url（指定的文件地址或取流地址 仅云上作业支持）， edgecamera（绑定在IEF的边缘摄像头

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该服务提供了违停识别功能和入侵识别功能。违停识别会将违停区域内停放的非机动车检测出来，入侵识别功能会将禁止进入区域内出现的非机动车检测出来。支持识别的非机动车型主要包括自行车、两轮摩托车。 边缘垃圾桶异常检测 该服务主要用于明厨亮灶工程中，垃圾桶盖子必须是合上的，通过视频检测到垃圾桶盖子打开时，会上报告警信息。

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

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打架检测 共享单车检测 个体事件行为检测 个体动作检测 戴口罩检测 异常停车 视频车辆 消防通道占用检测 非机动车检测 垃圾桶异常检测 城市垃圾桶满溢检测 高点人群统计 视频目标属性识别 骑电动车未戴头盔识别 城管事件-违规撑伞检测 城管事件-违规广告牌检测 城管事件-乱堆物料检测

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ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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String 摄像头编号。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 message_id String 告警ID，生成的唯一告警事件UUID。 image_base64 String 告警时刻输入的视频图像的Base64编码结果。 data Object 详细输出内容。 data参数格式说明

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