模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据；另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测汽车价值评估结果。 使用 函数工作流

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车辆服务 车辆保险 车辆保险信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图1 车辆保险 车辆违章 车辆违章信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图2 车辆违章 车辆事故 车辆事故信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询； 图3 车辆事故 车辆维修 车辆维修信息录入、编辑、删除、批量删除；列表查询；

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车辆 注册车辆 登录路网数字化服务控制台。 在左侧导航栏，选择“设备管理 > 设备总览”，在设备管理界面选择“车辆 > 注册车辆”。 参考表1填写车辆信息。 表1 车辆信息说明 参数名称 说明 车辆id 车辆唯一标识符。 VIN码 VIN码，车辆的17位VIN码。 密钥 第三方车

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车队名称：该车辆所属车队，可新建或直接选择已有车队。 单击“创建”。 在“车辆管理”页面的列表中，可以查看新创建的车辆。 车辆管理相关操作 在“车辆管理”页签，还可以完成以下任务。 表2 车辆管理相关操作 任务 操作步骤 查看车辆详情 单击具体的车辆名称，即可查看车辆详情。 编辑车辆 单

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说明 vehicles List<Object> 输出车辆信息列表。 vehicles参数格式说明 字段 类型 说明 bounding_box Object 车辆的位置坐标信息。 vehicle_type Int 检测到的车辆类型。 0 - 小汽车 1 - 渣土车 2 - 拖挂车

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车辆管理 查询车辆列表 创建车辆 删除车辆 修改车辆 父主题： 应用侧API参考

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Not Allowed 409 Conflict 429 Too Many Requests 500 Internal Server Error 错误码 请参见错误码。 父主题： 车辆管理

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车辆智能 违法停车 父主题： 智能配置

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Not Allowed 409 Conflict 429 Too Many Requests 500 Internal Server Error 错误码 请参见错误码。 父主题： 车辆管理

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Not Allowed 409 Conflict 429 Too Many Requests 500 Internal Server Error 错误码 请参见错误码。 父主题： 车辆管理

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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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没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 父主题： 边缘视频车辆

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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用函数工作流 Fu

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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实时收集城市各交通枢纽的车辆通行数据，缓存在通道中，分析平台周期读取通道中的数据分析后将结果应用到调度系统，实现对停车场开放时长和交通资源的调配。 图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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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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检测到视频车辆的时间戳。 data Object 视频车辆检测的输出信息字段集合，参见data参数格式说明。 image_base64 String 图像的base64编码。 task_id String 作业ID。 data参数格式说明 字段 类型 说明 interval Int

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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