内容审核-文本

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内容审核-文本 Moderation (Text),基于华为自研的深度学习和内容审核模型,可自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容,帮助客户降低业务违规风险,净化网络环境,提升用户体验

商用服务费用低至¥0.16/千次

自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容

    车道线检测机器学习 更多内容
  • 换道(Lane Change)检测

    加速度是否太大, 对于侧向加速度大于一定阈值(可用户自定义,本设计取2m/s2), 则换道时的侧向加速度检测不通过。 对于判断换道持续时间是否合理, 本设计以主车相对车道中心线的偏离横摆角作为换道开始和结束的判定标记, 在换道时刻之前的第一个偏离横摆角小于0.03rad的时间点为换道开始点,

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  • 创建防护策略

    饵文件,帮助您实时诱捕新型未知的勒索病毒。 智能学习天数 请根据您业务的场景选择智能学习的天数,您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 智能学习功能是通过机器学习引擎学习 服务器 上的进程修改文件的行为。 防护状态 告警:当检测到对设置的监控路径文件的不可信操作时,触发告警。

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  • 路侧即时交通信息(rsi)

    参数说明:与当前情况关联的有效点集。 数组长度:1 - 8 path_radius 否 Integer 参数说明:单位为0.1米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离,反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 最小值:0 最大值:200 表9 ReferenceLink 参数 是否必选 参数类型 描述 up_stream_node_id

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  • 创建边缘拥堵检测作业

    是否必选 类型 说明 lines 是 List<Object> 道路线集合,包括车道线信息。 道路线lines参数说明 字段 是否必选 类型 说明 data 是 List<Object> 划线信息,即线的两个端点坐标。由两个点坐标构成,格式[[x1,y1],[x2,y2]]。 响应

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    合规” MRS 服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,如需更换Kerberos认证状态,建议重新创建MRS集群,然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务(MRS)无法公

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  • 学习任务

    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

    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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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • RSU上报RSI

    参数说明:与当前情况关联的有效点集。 数组长度:1 - 8 pathRadius 否 Integer 参数说明:单位为0.1米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离,反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 最小值:0 最大值:200 表8 RSUReferenceLink 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 近线作业

    线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以 数据接入服务 DIS中的数据为数据源,实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业,用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式,并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1

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  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释: 企业主机安全 HSS:是服务器贴身安全管家,通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业更方便地管理主机安全风险,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

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  • 应对对向车辆占道(Encroaching vehicle)检测

    应对对向车辆占道(Encroaching vehicle)检测 在双向车道路上, 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况, 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下, 能否进行适当的转向和减速避让, 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是: 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内(本设计取10m),

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  • 创建边缘交通流量作业

    道路线集合,包括流量线车道线信息。 道路线lines参数说明 字段 是否必选 类型 参数说明 data 是 List<Object> 划线信息,即线的两个端点坐标(x1,y1)和(x2,y2)。 properties 是 Object 道路线属性信息。 "type"为0时表示流量线,"type"为1时表示车道线。

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  • 应用白名单策略

    策略名称:设置白名单策略的名称。 智能学习天数:请根据您业务的场景选择智能学习的天数,您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数,会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”,添加智能学习服务器,如图4所示。 添加为智能学习服务器,服务器

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  • 逆行(Reverse Direction Driving)检测

    逆行(Reverse Direction Driving)检测 逆行检测的目的是判断主车行使过程中是否按车道规定的方向行使。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义, 沿着道路的reference line的前进方向, reference line右侧的lane id由0逐渐递减,左侧的lane

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  • 异常检测告警调优

    止阈值线学习宽松条件下指标突变的漏告警,但对于不关注阈值线之上数据突变的指标会产生一些不必要的告警。 波动性告警 波动性告警只针对非请求量类指标,这类告警的特点是指标曲线没有触及阈值线,如图4所示。 图4 波动性告警 告警进入条件:局部看曲线波动变大,或者长期看相比历史数据持续降低或升高。

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  • 在路(On Road)检测

    在路(On Road)检测 在路检测的目的是判断主车是否在可行使的道路上驾驶。 根据OSI中车道类型定义,当主车行使的道路类型为osi3.Lane.classification.type.TYPE_NONDRIVING,则认为主车在路检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:暂无。

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  • SA与HSS服务的区别?

    ntiDDoS等安全服务检测数据),使用大数据AI、机器学习等分析技术,从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度,分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent,使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险,并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务,全方位保障主

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 附录

    所遁形。 数据库安全服务DBSS:是一个智能的数据库安全服务,基于机器学习机制和大数据分析技术,提供数据库审计,SQL注入攻击检测,风险操作识别等功能,保障云上数据库安全。 云堡垒机CBH :提供主机管理、权限控制、运维审计、安全合规等功能,支持Chrome等主流浏览器随时随地远程运维,保障运维安全高效。

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