常态化录播、督导、无感考勤等业务，还可以提供音视频识别AI能力，支持知识点提取、视频切片等创新应用，方便学生学习，让教学内容得以回归。 移动互联网、大数据、云计算、5G、虚拟仿真等新技术正在迅速推动全球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式的深刻变革。当下，教育培

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什么是 内容审核 内容审核（ Content Moderation ），是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行内容审核，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息量猛

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荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。

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视频 本章节主要介绍视频组件各配置项的含义。 样式 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 自动播放：勾选时，视频会自动播放。 循环播放：勾选时，视频会循环播放。 控制条：勾选时，视频播放时会显示控制条。 静音：勾选时，视频会静音播放。

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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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，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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语音辅助、风险预警，视频协同、学习推送 现场安全员/质量检核员 质量检核任务执行, 问题执行, 问题创建, 质量审核, 分析改进, 规范改进 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 语音辅助、风险预等，Al 辅助、视频协同、学习推送 项目助理/后台人员

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供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计

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上传成功后，单击页面右侧刷新按钮，刷新页面。 选择需要操作的对象单击对象名称，进入对象页面粘贴链接，将链接放在大屏>媒体>视频>视频的上传链接框中。 图3 对象页面 注意视频链接必须是浏览器可以访问的，且需满足其内容安全策略。 本地上传。 播放设置 自动播放 显示/隐藏自动播放：单击“显示自动播放”左

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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保持原比例：选择是否保持原比例。 视频组件中，配置项的配置高于数据配置。 播放 自动播放：打开页面后是否自动播放视频。 循环播放：是否循环播放视频。 静音播放：播放视频时是否静音。静音后，在播放视频时无法调整音量。 控制条：选择是否开启视频控制条。 数据 在数据中，设置视频组件的数据来源，更多介绍请参见数据接入。

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视频 可以根据需要配置设备视频流参数，如码流组合、编码协议和分辨率等。 不同款型摄像机支持的配置参数可能不同，请以实际界面为准。 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“远程配置 > 视音频”，选择需要配置的设备。 根据实际情况切换码流类别，依次配置不同码流的详细参数，具体参数说明参见表1。

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ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力，提升用户模型训练的开发效率 提供算法资产的管理能力，支持通过算法资产、自定义算法、AI Gallery订阅算法创建训练作业，使训练作业的创建更灵活、易用 提供实验管理能力，用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多

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Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署AI应用；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本

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执行算法 功能介绍 根据输入参数，执行指定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

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发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。

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detection）,具体格式请见filters元素格式。 支持的算法： filtered_n_paths 响应示例 根据输入参数，执行指定算法，查询算法结果（根据算法请求返回的job_id，调用查询job_id接口获取算法结果）。 状态码： 200 成功响应示例 { "data":

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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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