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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。

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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

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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

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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。

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登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 智能配置 > 自研算法配置” ，左侧选择需要配置的设备。 开启“态势分析智能”开关，单击“确定”。 单击“离岗检测”。 图1 离岗检测 配置“规则配置”参数，如图2所示，参数说明如表1所示。 图2 规则配置 表1 参数说明 参数 说明 检测区域

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检测功能 startNetworkTest - (int)startNetworkTest:(HWRtcNetworkTestConfig *_Nonnull)netWorkTestConfig; 【功能说明】 会前网络质量开启测试，房间外调用，要等探测结束后才能加入房间。 【请求参数】

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入侵检测 处理告警事件 查入侵事件列表 查询告警白名单列表 父主题： API说明

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分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history 示例 对于数据流MyTable中的c字段运行异常检测算法，当异常分大于0.8时输出异常。 1 2 3 4

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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

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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$GAUSSLOG/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

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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。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm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。

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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。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm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。

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支持系统漏洞扫描、WEB漏洞扫描、数据库扫描、弱密码扫描，四合一全面检测资产脆弱性。 轻量化部署，一键扫描 依托于华为乾坤安全云服务，将扫描引擎部署在云端，客户侧无需安装任务软件。 扫描配置简单，一键扫描，简单易用。 精准修复优先级推荐， 识别真实风险 基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术，计算漏洞风险评分—漏洞优先级评级VPR。

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。 边界防护与响应服务对天关提供的安全日志，基于大数据、重保威胁信息等进行智能分析，精准识别威胁，并根据分析结果协同天关进行自动化处置。同时云端安全专家7*24小时在线服务，解决复杂网络安全问题。帮助用户全面检测威胁并快速响应，实现常态化安全保障。 漏洞扫描服务基于华为威胁信息库

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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）

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字体粗细：标签的字体粗细。 标签 > 标签文字样式 > 字体系列：标签的字体系列。 轮廓样式 > 是否展现：是否展现外部轮廓样式，默认为展示。 轮廓样式 > 边框宽度：设置外部轮廓边框的宽度，取值范围为0~50。 轮廓样式 > 颜色：设置外部轮廓的颜色，支持单色和渐变色。 图表标题：设置组件的标题。 显示图表标题：是否展示组件标题。

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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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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。 告警详细信息按照最新发生时间靠前的排序方式进行排序，相关参数说明如表1所示。

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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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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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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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