云上个体动作检测 创建云上个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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String 自动作业ID name String 自动作业的名称 description String 自动作业的描述 status String 自动作业状态 create_time String 自动作业创建时间 finish_time String 自动作业结束时间 database_id

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自动作业管理 获取自动作业模板列表 创建自动作业模板 删除自动作业模板 更新自动作业模板 查询自动作业模板 启动自动作业 停止自动作业 父主题： 应用管理

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删除自动作业模板 功能介绍 删除自动作业模板 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/auto-jobs/{auto_job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 eihealth_project_id

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如何自定义动作 操作场景 在配置组件交互时，可以通过编写代码实现自定义交互动作，从而实现对应的业务需求。 图1 自定义动作 自定义动作参数说明 在自定义动作中，支持直接使用的参数如下： eventParam：组件传递出的参数。 以日期选择器组件为例，介绍如何获取eventParam。

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在执行动作列表，单击“操作”列的“编辑”可编辑执行动作。 测试执行动作 在执行动作列表，单击“操作”列的“测试”可测试执行动作。 说明： 测试执行动作前需要先发布连接器。 删除执行动作 在执行动作列表，单击“操作”列的“删除”可删除执行动作。 说明： 删除执行动作后无法恢复，请谨慎操作。 父主题： 连接器管理

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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。 添加为智能学习的服务器，服务器

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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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边缘个体动作检测 创建边缘个体动作检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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VHD动作捕捉摄像头 准备工作及硬件安装 设备调试 父主题： 配套设施安装部署

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初始动作 assign_init_speed 动作主体：车辆vehicle 或行人pedestrian . 结束时间：当动作主体actor 达到指定的速度speed 时，动作结束. 是否支持modifier：是 参数：参数如下表. 表1 assign_init_speed参数 Parameter

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初始动作 acquire_position_init 动作主体：车辆vehicle或行人pedestrian 结束时间：当动作主体actor 获取目标位置position 时，动作结束. 是否支持modifier：否 参数表： 参数如下表，pose_3d是point和orientation的组合结构，

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channel String 规则动作的类型，取值范围： HTTP_FORWARDING：HTTP服务消息类型。 DIS_FORWARDING：转发DIS服务消息类型。 OBS_FORWARDING：转发OBS服务消息类型。 AMQP_FORWARDING：转发AMQP服务消息类型。 DMS_

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应用进程控制使用流程说明 操作项 描述 创建白名单策略 白名单策略是管理HSS学习服务器行为和应用进程防护动作的规则，只有关联了白名单策略的服务器才能开启应用进程防护。 确认学习结果 HSS学习完服务器中的应用进程后，可能存在某些可疑应用进程的特征不明显，HSS无法完全定义为恶意

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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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座席开始执行签入动作 标示符 AgentOther_InService 作用 表示某个座席开始执行签入动作。 附带信息 无。 示例： {"message":"","retcode":"0","event":{"eventType":"AgentOther_InService","workNo":"49999"

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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漏洞扫描能力 类型 功能描述 全量扫描 对服务器、终端设备等多种资产类型进行全量漏洞扫描，包括系统漏洞扫描、Web应用漏洞扫描、数据库漏洞扫描。 专项扫描 高危漏洞扫描 对服务器、终端设备等多种资产类型进行高危漏洞扫描。 热点漏洞扫描 对服务器和终端设备进行最新Apache Log4j2远程代码执行漏洞的扫描。

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} } JSON格式说明 字段 类型 说明 event_type Uint64 快速标识输出告警的消息类型： 吸烟动作检测算法其值固定为720896； 打手机动作检测算法其值固定为786432； task_id String 作业ID。 stream_id String 摄像头编号。

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、拾取、换弹）等操作，产生复杂的组合动作空间，可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署：客户进行AI强化学习时，需要短时间（10mins）拉起上万核CPU，对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于

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请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后，单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中，服务器处

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