，勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务使用声明》”。 详情界面中，“xodr”实际的地图文件可以在地图中查看，“odr”逻辑的地图文件在详情中不会展示地图文件。 文件版本为：OpenSCENARIO 1.1.1时： 图5 OpenSCENARIO 1.1.1 场景文件版本：选择OpenSCENARIO 1.1.1。

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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igentSchedulingModel_b-XX.XX.XX.zip、ISDP__IntelligentSchedulingModel_bp-XX.XX.XX.预置数据包.zip 智能排班基线应用：ISDP__IntellScheduleBaseline-XX.XX.XX.zip

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0考试覆盖：人工智能进阶理论与华为云开发实践，内容包括但不限于：神经网络基础；图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用；ModelArts概览；图像处理、语音处理、自然语言处理实验；ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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owner name 视图的所有者。 view_name name 视图的名称。 text_length integer 视图文本长度。 text text 视图文本。 父主题： 系统视图

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新增业务卡片的步骤如下： 在“应用”下拉菜单选择“卡片管理”，单击“业务卡片管理”。 单击右上角“创建卡片”，填写卡片信息，详细业务卡片参数解释请查看表1所示。 表1 业务卡片参数 参数 说明 卡片语言 中文：勾选中文时，客户端不管切换中文还是英文，新建的业务卡片都显示为中文。 英

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view_name name 视图的名称。 text text 视图文本。 text_length integer 视图文本长度。 TEXT_VC character varying(4000) 视图创建语句。此列可能会截断视图文本。BEQUEATH子句将不会作为此视图中的TEXT_VC列的一部分出现。

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view_name name 视图的名称。 text text 视图文本。 text_length integer 视图文本长度。 text_vc character varying(4000) 视图创建语句。此列可能会截断视图文本。BEQUEATH子句将不会作为此视图中的TEXT_VC列的一部分出现。

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类型 描述 owner name 视图的所有者。 view_name name 视图的名称。 text text 视图文本。 text_length integer 视图文本长度。 父主题： 系统视图

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象和地位。 菜单设计： 图1 学生办事服务中心迎新管理情景应用移动端界面 新生须知 学校概况：图文描述类控件，可由学校定义内容 学校通知：图文描述类控件，可由学校定义内容 校园文化：图文描述类控件，可由学校定义内容 常用电话：表格描述类控件，可由学校定义内容 图2 新生报到须知移动端示意图1

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脚本中加粗斜体内容请替换为实际的命名空间前缀。 // 配置页面的bpm参数bp.name，通过submitTask方法启动BPM并提交工单数据workOrderData到BPM context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let

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类型 描述 owner name 视图的所有者。 view_name name 视图的名称。 text text 视图文本。 text_length integer 视图文本长度。 父主题： 系统视图

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场景地图 创建场景地图 修改场景地图文件 父主题： API

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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路网设置（Road Network） 路网设置的相关文件都需要在交互页面上传，如果语句设置文件与上传文件有出入，以上传文件为准。 地图文件（Logic file） 地图文件（xodr文件）使用set_map_file语句指定。 具体场景使用xodr文件，逻辑场景使用odr文件。 例1：具体地图

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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图。 实时截图：以时间戳命名截图文件，保存所有截图文件到OBS桶，命名如下所示。 {domain}/{app_name}/{stream_name}/{UTCTimestamp}.jpg 覆盖截图：只保存最新的截图文件，有新的截图会覆盖原来的截图文件，命名如下所示。 {domai

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workNo：座席号。 content：消息对象，JSON格式。包含字段如下： callid：呼叫标示。 filename：截图文件地址。 locationId：截图文件对应的节点ID。 result：截图结果，0表示成功，1表示失败，2表示用户拒绝。 示例： {"eventType":

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单击进入到输入视频OBS桶中，上传视频。 图2 上传视频对象 图3 上传需要转GIF的视频 约1分钟后，可在GIF动图输出桶中源视频对应目录下查看GIF动图文件。 图4 查看GIF动图文件 （可选）进入 函数工作流 FunctionGraph选择方案创建的函数，单击函数名称进入，可查看视频转GIF动图的日志信息。

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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