适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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概览 进入路网数字化服务控制台，单击左侧“设备管理 > 设备总览”，进入设备管理页面。 使用路网数字化服务的相关业务之前，连接到路网数字化服务的设备需要先完成现场部署，获取到包含部署参数在内的设备信息，然后在设备管理页面进行注册边缘Edge和注册路侧RSU。 设备关系图 设备数据统计

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进入路网数字化服务，单击“设备管理 > 设备总览 > 摄像头IPC”可查看已接入的摄像头IPC信息。 雷达 雷达，可识别出道路上及周边所有交通参与者信息，并通过识别分析算法，识别出交通事件。 进入路网数字化服务，单击“设备管理 > 设备总览 > 雷达”可查看已接入的雷达信息。 父主题：

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信号机上报SPAT 功能介绍 信号灯消息。包含了一个或多个路口信号灯的当前状态信息。结合MAP消息，为车辆提供实时的前方信号灯相位信息。 上行TOPIC v2x/v1/signalcontroller/{traffic_controller_id}/spat/up topic中{

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实例类型 服务配置 配置规格 专业版 （平台支持1000设备数联接或1000TPS，平台部署的硬件支持选用鲲鹏、X86、ARM架构的各种硬件） 叠加服务 计算资源专享，平台增加支持1000设备数联接或1000TPS。 设备连接数：1000 每秒处理事务数：1000 路侧服务 部署摄

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激光雷达点云数据上传 您可以参照测量空间目录规范，在“存储管理”中创建对应目录，然后将本地文件上传到OBS桶中，数据上传方式可参考数据上传章节来进行操作。 注意：存储管理中会放置初始建站的数据，激光雷达批次采集的数据，作业的处理结果。 图1 上传数据 父主题： 雷达数据采集与上传

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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普通：静默座席切换该状态，主动释放静默座席与机器人的回话，用户与机器人直接交流； 监察：该工作状态，静默座席可以看到用户与机器人的对话状况。机器人连续三次无法答复用户问答时，会向静默座席发送求助信号，静默座席可以发送一句答复或者切换状态进行辅助； 插入：该工作状态，静默座席以机器人的名义，直接跟用户交谈，机器人在用户

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备情况，助力设备故障及时处理。 边云协同能力，可实现云上控制的路网数字化边缘服务的软件部署和更新。 数据存储和数据开放接口。 为什么选择路网数字化服务 数字化的路+聪明的车+低延时的网+智慧的云平台=路网数字化服务。路是车的基础，华为云IoT路网数字化服务从路侧的视角，通过数字化

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查询信号机列表 功能介绍 查询信号机列表 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/traffic-controllers

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网络信号不好怎么办 登录华为乾坤APP，选择对应的站点，单击“WiFi调优”。 登录华为乾坤控制台，在“站点配置 > 无线配置 > 射频 > 射频通用配置”下配置对应的调优参数进行调优。 联系400客服电话，具体请参考故障处理求助方式。 父主题： 常见FAQ

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发送信号灯消息 功能介绍 发送信号灯消息（即SPAT）给目标设备。消息仅会下发一次，当前不会记录对应历史消息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST

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可能原因 射频信号环境恶化。 处理步骤 使用display ap neighbor命令查询射频的邻居信息，检查射频附近是否存在相同或相近信道的其他AP。 是。使用channel命令手工为射频重新配置一个信道或功率，以期避开或抑制干扰。=>步骤2 否。=>步骤3 检查是否产生射频信号环境恢复告警。

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FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelAr

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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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终端漫游行为基线：探寻每个终端漫游的终端802.11v选网条件（源AP信号阈值、目标AP信号阈值、源/目标AP信号差值等）以及不同的终端802.11v协议参数组合，建立行为基线。 终端画像训练：大数据识别与分析每个终端的漫游行为特征，结合基础画像的漫游引导效果，采用强化学习算法训练出每种终端款型的行为特征。 竞争力

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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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干扰。=>2 否。=>3 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>3 检查射频周边是否存在其他能对无线信号产生干扰或噪声的设备。 是。通过管理手段，移除射频周围产生干扰或噪声的设备。=>4 否。=>5 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>5 请

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FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelAr

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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。 在旧版体验

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