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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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异常成本检测规则 当前支持对按需和包年包月实付成本进行分别监控： 按需异常成本检测规则：通过人工智能算法实现，基于机器学习智能识别费用波动异常。当天实际成本大于当天预测成本的最高值，且差额大于1元，则认为异常。按需影响成本百分比=（实际成本-预测成本最高值）/预测成本最高值。 示

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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蛇行（Snake Driving)检测 自动驾驶车辆在行使过程中，当车道的曲率发生较大变化时，可能会出现横向控制效果不佳导致的长时间车辆横向振荡。 蛇行检测的目的是判断车辆是否出现横向振荡，利用车辆的横向加速度的正负变化来判断蛇行是否发生。 正值大于和负值小于的比例都大于该时间段的10%时，则判断此时间段发生蛇行。

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介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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限速标志牌前限速（Speed Limit Sign）检测 限速标志牌前限速检测的目的是判断主车在行驶过程中遇到限速标志牌时， 速度是否符合要求。 限速标志牌分为最高限速和最低限速两种。 最高限速是指主车速度不能高于对应的限速数值， 并且不能低于最高限速的75%。 最低限速是指主车速度不能低于对应的限速数值。

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中、事后安全管理能力。 威胁检测服务 MTD：威胁检测服务持续发现恶意活动和未经授权的行为，从而保护账户和工作负载。该服务通过集成AI智能引擎、威胁黑白名单、规则基线等检测模型，识别各类云服务日志中的潜在威胁并输出分析结果，从而提升用户告警、事件检测准确性，提升运维运营效率，同时满足等保合规。

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礼让行人（Polite To Pedestrian）检测 礼让行人检测的目的是判断当行人横穿马路时， 主车是否有礼让行为。 具体的礼让行为包括在行人横穿马路过程中， 进行停车已经停车距离要合适， 并且当行人离开车道后， 主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义，本设计

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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ModelA

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威胁检测服务可以检测哪些风险？ 威胁检测服务接入全量的统一身份认证（IAM）、虚拟私有云（VPC）、云解析服务（DNS）、 云审计 服务（ CTS ）、对象存储服务（OBS）的日志数据，利用AI智能引擎、威胁情报、规则基线模型一站式检测，持续监控暴力破解、恶意攻击、渗透、挖矿攻击等恶意活

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类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”七个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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分布式计算平台、高性能弹性扩容，应对紧急计算需求，实现当日快速出图。 车道级导航地图 高精度还原真实道路场景，让车辆行驶定位到车道级，提升驾乘效率和安全性。 提供突破云层检测、高保真影像融合、全局色彩一致、镶嵌线智能选址服务。成果影像含云量低于5%，无人眼可感知的拼接痕迹。 专业卫星遥感数据处理场景

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现故障发生时，需要及时响应。 告警：应用系统在检测到故障后需要及时告警，并能通过短消息、邮件等方式发送给所有相关人员，确保使相关人第一时间得知故障信息，以便快速组织应急响应。 预测：维护团队需要根据系统运行现状，通过数据分析、机器学习等方式，预测系统的风险情况，提前进行预防和处理。

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功能描述 检测周期 容器逃逸检测 从宿主机角度通过机器学习结合规则检测逃逸行为，简单精确，包括shocker攻击、进程提权、DirtyCow和文件暴力破解等。 实时检测 高危系统调用 检测容器内发起的可能引起安全风险的Linux系统调用。 实时检测 异常程序检测 检测违反安全策略

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库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。

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单击“当前已支持XX种告警类型”，页面弹出“告警类型示例”窗口，可查看所有告警类型示例和各服务日志分别的告警类型示例，详情请参见查看告警类型详情。 由于AI检测模型的普遍特性，一般上线后需要基于您的真实数据学习训练大致3个月，学习阶段检测结果可能存在误差，您可以在告警列表的“操作”列单击“反馈可信度”反馈出现的问题。

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> 威胁检测服务”，进入威胁检测服务界面，如图1所示。 图1 威胁检测服务首页 在左侧选择“设置 > 检测设置”，进入“检测设置”界面。 选择需要停止检测的服务日志数据源，单击，服务日志下的图标变为，表示目标服务的日志实时检测已关闭，如图2所示。 图2 已关闭服务日志数据源 关闭

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在左侧导航树中，单击，选择“安全与合规 > 威胁检测服务”，进入威胁检测服务界面，如图1所示。 图1 威胁检测服务首页 在左侧选择“设置 > 数据同步”，进入“数据同步”界面。 存储检测结果。 单击“存储至OBS桶”后的开启转存，如图2所示，将检测结果按照指定的频率存储至OBS桶，相关参数说明如表1所示。 图2 存储至OBS桶

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常用的锁等待检测主要通过查询视图pgxc_lock_conflicts、pgxc_stat_activity、pgxc_thread_wait_status、pg_locks进行。其中pgxc_lock_conflicts视图在8.1.x版本后支持，根据集群版本号不同，检测方式不同。

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检测对话流程 对话流程配置后，单击按钮可检测当前流程是否有错误。对话流程在训练发布前，一定要经过检测。 如果检测结果为黄色或红色，鼠标悬浮在检测按钮右侧的检测结果图标上，配置有问题的节点会高亮显示。 当检测结果图标是绿色，表示流程图检测通过。 当检测结果图标是黄色，表示流程图存在

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