error_msg String 调用失败时的错误信息。 attributes String 是否返回人脸属性，希望获取的属性列表，多个属性用逗号隔开。目前支持的属性有： 0：人脸姿态 2：年龄 3：人脸关键点 4：装束（帽子、眼镜） 5：笑脸 父主题： 消息对象结构

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适用场景 钢铁制造。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 云状识别工作流 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。 ModelArts Pro 提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。 功能介绍

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工业生产优化算法集成实施服务-基础版 按照生产优化规划方案，适用于AI算法模型的数据特征维度20以下的场景，提供优化算法部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 工业生产优化算法集成实施服务-专业版 按照生产优化规划方案，适用于AI算法模型的数据特征维度2

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详情。 人脸库资源管理下的接口均免费，人脸资源管理下除添加人脸与删除人脸外均免费。 只有调用成功才会计算调用次数，未用完的免费调用次数不流转到下一个月。 计费规则：按调用次数计费，按月累计，一个自然月后调用次数清零重新累计。 每个用户可免费使用10个人脸库，每个人脸库容量为10万

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一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 基于模块度的

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漫游调优 问题与痛点 终端漫游过程中自主性强，由于不同厂商不同款型之间存在终端差异，当前网络侧统一的引导策略效果不佳，时常出现漫游粘滞问题导致漫游体验差问题。 新上市手机款型出现，无法预先得知终端的漫游行为特征，导致引导效果差。 终端操作系统版本升级，终端漫游行为出现变化，无法即时自适应，导致漫游体验出现劣化。

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“资源池”：选择“公共资源池”。 “选择AI应用及版本”：AI应用来源及版本会自动选择前面创建的AI应用。 “计算节点规格”：在下拉框中选择限时免费的CPU资源，如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。 “计算节点个数”，默认设置为“1”。 其他参数可使用默认值。 选择CPU资源部署模型会收取少量费用，具体费用以界面信息为准。

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人脸搜索 功能介绍 人脸搜索是指在已有的人脸库中，查询与目标人脸相似的一张或者多张人脸，并返回相应的置信度。如果图片中包含多个人脸，选取图片中检测到的最大尺寸人脸作为检索的输入。 支持传入图片或者faceID进行人脸搜索。 前提条件： 请确保您已开通人脸识别服务，具体操作方法请参见申请服务。

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查询人脸库 功能介绍 查询人脸库当前的状态。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 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 /v2/{projec

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学件还具备如下特点和优势： 可不依赖数据：通过数据训练好的模型提供出去。把参数、网络结构等内容提供给出去，不提供数据，解决数据安全问题。 可不依赖专家：具备基础模型，在约定的模型应用场景中可部分重用。 KPI异常检测公共学件 异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type String 特征类型。 feature_value_type

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I应用部署为在线服务。 图6 部署在线服务 在“部署”页面，参考下图填写参数，然后根据界面提示完成在线服务创建。本案例适用于CPU规格，节点规格需选择CPU。如果有免费CPU规格，可选择免费规格进行部署（每名用户限部署一个免费的在线服务，如果您已经部署了一个免费在线服务，需要先将其删除才能部署新的免费在线服务）。

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如何获取正确的终端节点（Endpoint） 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。 人脸识别服务的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 人脸识别服务终端节点 区 域名 称 区域 终端节点（Endpoint） 协议类型

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开始人脸检测 表1 开启人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/start 接口功能 开始人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，开启人脸检测 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置

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k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop） 从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的ego-net。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。

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云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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停止人脸检测 表1 停止人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/stop 接口功能 停止人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，人脸检测功能停止 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型

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人脸资源管理 添加人脸 查询人脸 更新人脸 删除人脸 批量删除人脸 父主题： API

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