内容审核-文本

ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

查看更多 →

单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量. bikeway

查看更多 →

在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。 配置完成敏感检测任务之后，单击界面右下角的“提交”，提交敏感检测任务。 界面跳转至“安全任务”界面。可以在安全任务界面查看任务检测结果。 父主题：

查看更多 →

JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识打架检测的输出消息类型，打架检测算法其值固定为917504，对应16进制为 0x 0000 0000 000E 0000 task_id String 作业ID。

查看更多 →

安装检测 功能 节点安装IEF软件前，可用于选择安装节点，或节点安装失败时排查安装失败的原因。当节点不符合时，提示用户需要如何修改。 语法 edgectl diagnose installation [params] CHECKITEMS diagnose可以简写为diag in

查看更多 →

检测功能 startNetworkTest public abstract int startNetworkTest(HRTCNetworkTestConfig networkTestConfig); 【功能说明】 启动入会前网络检测。 【请求参数】 networkTestCon

查看更多 →

检测设置 使用云服务基线相关功能时，需要先参考本章节设置检查计划。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“安全与合规 > 态势感知”，进入态势感知页面。 在左侧导航栏选择“设置 > 检测设置”，进入检测设置页面。 图1 检测设置 在检测设置页面中，选择待创建计划所在

查看更多 →

异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机

查看更多 →

告警检测 在数据库运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSS LOG /cm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于PO

查看更多 →

告警检测 在集群运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库集群的错误。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。

查看更多 →

AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

查看更多 →

ReceivedPosition3D objects 参数说明：影响区域中心线点集，参考路径上有序的位置点集。 数组长度：2 - 32 path_radius 是 Integer 参数说明：事件的影响区域半径，可选，单位为分米。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

查看更多 →

根据标注规范，进行标注。 修改标注框。 根据标注对象不同，修改方式也有所不同。修改方式可参考以下示例。 车道线的修改，可通过在标注界面，单击已经标注的具体标注的线，标注的车道线将处于可选择状态，此时可通过拖拉标注的线中的点修改。 人车矩形框的修改，在标注界面，单击选择已经标注的具体标注框，标注框将处

查看更多 →

数组长度：0 - 256 path_radius Integer 参数说明：事件的影响区域半径，可选，单位为分米。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：100000 表7 Position3D 参数 参数类型 描述 lat Number

查看更多 →

过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的

查看更多 →

控制辅助系统激活（Control）检测 控制辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下十三项功能: 自动紧急制动 自动紧急转向 倒车自动紧急制动 自适应巡航控制 车道保持辅助 自动驾驶辅助 自动泊车辅助 远程泊车辅助 拖车辅助 城市驾驶辅助 高速自动驾驶辅助 巡航控制 限速控制

查看更多 →

选择此次敏感检测任务需要检测的敏感项，支持全选。 可选敏感项：可选敏感项下方展示敏感项列表，包含各个敏感项名称和样例。 在“检测测试”的右侧，单击，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。

查看更多 →

说明 water_logging_ratio Float 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示各个检测出的内涝区域占用全图面积的最大比例。范围为[0,1]。 water_logging_flag Bool 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示是否有内涝情况发生。 event_set

查看更多 →

JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识烟火检测的输出消息类型。 烟火检测算法其值固定为393216，对应16进制为 0x 0000 0000 0006 0000。 task_id String 作业ID。

查看更多 →

入侵检测 告警事件概述 查看和处理入侵告警事件 管理文件隔离箱 配置告警白名单 配置登录白名单

查看更多 →

检测结果 查看全部检测结果 处理检测结果 导出检测结果 自定义结果列表 管理筛选条件

查看更多 →