因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。 医疗智能体面向的用户

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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Data数据说明 参数 类型 取值范围 参数说明 detectionCounts int [0,65535] 检测到人脸总数。 detectionData Object 对象数组 具体的人脸数据数组，人脸数据包括： 人脸识别 ID、坐标。表2 表2 detectionData数据说明 参数

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AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力，与入驻式平台版本有关联么？ 如何实现人脸识别功能？ 如何实现人脸唤醒功能？ AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 父主题： 产品规格

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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AI 开始人脸检测 停止人脸检测 获取人脸图像 父主题： 配置类

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型，以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个

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近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。

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如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”，进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称，进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”，单击“编辑”，在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关，并单击“保存”。 输出的日

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和Caffe引擎开发的算法模型，因此建议在使用ModelArts开发时，注意选择引擎类型以及模型保存格式。 ModelArts自动学习功能训练生成的模型，暂时不支持用于HiLens平台。 线下开发 线下开发指您在本地使用自己熟悉的算法模型开发工具，开发算法模型。 当前仅支持Ten

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） topicrank算法（topicrank） louvain算法（louvain） Bigclam算法（bigclam） Cesna算法（cesna） infomap算法（infomap） 标签传播算法（label_propagation） 子图匹配算法（subgraph matching）

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String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1

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