Q：人群态势当前包含哪些算法？设备支持哪些算法？APP端在哪里查看？ A：人群态势当前包含：热热度图、热区分析、排队统计、过线统计、人群密度统计、离岗检测，在设备 > 设置 > 智能算法中查看当前设备支持的具体智能功能。 父主题： 【个人版】

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单击“进入商城”，或者单击“热门算法榜”下方的“更多算法”，进入算法列表页面。 选择“商品类型”为“智能算法”，根据算法分类、算法场景等查找符合要求的算法，或输入关键字搜索符合要求的算法。 针对SDC算法，您可以单击筛选项下方的“输入款型搜索算法”，通过输入款型检索所需的算法。 其中商品分类包含如下:

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画面，可查看摄像机的实时视频画面。 单击左侧的“导入新RPM包”，选择需要上传的RPM算法包，可导入新的算法包。 选择已安装的算法包，单击“启用”，可启用对应的算法。 单击“元数据”，可查看算法识别的结果。 通过场景视频进行调试。 根据需求，选择上传自有视频流或者选择使用管理员上传的云端视频流进行调试。

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准备算法 准备需要发布的算法，完成算法的开发与调测。 准备SDC算法 准备IVS1800算法 准备IVS3800算法 准备ITS800算法 父主题： 发布准备

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购买算法 购买须知 购买流程 购买与安装 发票申请 父主题： 买家指南

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t=7。根据拆分键的值在某个范围路由到对应的分片上。 算法计算方式 方式一：拆分键是整型 表1 拆分键是整型时的计算方式 条件 算法 举例 拆分键是整型 分库路由结果 = 根据分库拆分键值在设定的元数据的范围进行路由 分库 ：拆分值为3属于3-4=1，则路由到1分片 方式二：拆分键是日期类型

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算法管理 购买算法 SDC算法管理 IVS1800算法管理 查看算法的执行详情 我的算法

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算法中心 部署算法 停止算法部署 获取服务详情 我的算法服务列表 父主题： 平台API

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算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表，购买商用算法包，购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务

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CCE Standard/ CCE Turbo 打分参数： nodeaffinity.weight：节点亲和性优先调度，默认值是1。 podaffinity.weight：Pod亲和性优先调度，默认值是1。 leastrequested.weight：资源分配最少的节点优先，默认值是1。

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String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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删除算法 功能介绍 删除算法。 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 DELETE /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_id}

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查看算法详情。 算法新建后，在“算法列表”可以查看新建的算法，单击指定“算法名称”，可以查看算法的基本信息和算法详情。 算法列表相关操作 表1 算法列表相关操作 任务 操作步骤 搜索算法 在搜索框中输入关键字搜索相关算法。支持通过算法名称和算法ID搜索。 查看算法详情 单击算法名称，即可查看算法详情页。

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流体仿真的类型可以根据流体的可压缩性、流动的复杂性、所采用的数值方法等因素进行分类。以下是一些常见的流体仿真的类型： 不可压缩流体仿真：不可压缩流体是指流体的密度在流动过程中保持不变或变化很小的流体，如水、空气等。不可压缩流体仿真通常基于不可压缩的纳维-斯托克斯方程（Navier-Stokes

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处置，提升运维效率。 重保威胁信息 在重保服务期间通过AI算法分析全网历史攻击行为及攻击方法，精准识别攻击方地址，实时共享历史重保专项威胁信息，有效提升信息的精准度。 云日志审计服务 日志接收/解析/存储/查询 支持接收不同类型资产（如 服务器 /终端、网络设备、安全设备、业务系统等

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边缘管理 算法部署 支持通过云端加载算法部署至路侧边缘感知计算单元，可升级、可管理。 边缘鉴权 提供路侧边缘感知计算单元与车路协同云端服务的认证、边缘应用间访问鉴权。 边缘运维 支持以标准化的方式管理边缘事件算法，进行远程部署实现边缘算法可管理、事件能力可感知、远程运维可升级。 第三方算法管理

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按“Ctrl”选中或框选多个设备、按“Shift”选中多个设备，选择下的“下架”。 拆除线缆和设备。 运维工程师从IT机柜内拆除线缆和设备。 后续处理 查看各业务机房中机柜、U空间、配电、制冷和网络的使用情况，具体操作请参见容量视图。 查看各业务机房中IT设备的状态和总数趋势图、数量、维保剩余周期和

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仅需要使用新的数据，重训练模型，不用再重新做特征分析和模型分析。目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。后面会不断丰富特征库和算法库。 KPI异常检测公共学件，如图1所示。 图1 KPI异常检测公共学件 KPI异常检测公共学件的功能，如表1所示。

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维修设备 记录并跟踪库存设备或IT机柜内的设备在维保期间的整个维修过程。其中，IT机柜内的设备维修流程中的下架、上架操作需在“容量规划”页面中进行，因此用户需要具备“容量规划”的操作权限，否则设备下架和上架操作不可用。 前提条件 已具备“资产台账管理”和“容量规划”的操作权限。 背景信息

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座席利用率算法：通过控制座席利用率以及控制呼损率，来动态调整分配到业务代表的呼叫数。 外呼接通率算法：通过控制呼损率、用户等待时间以及外呼接通率来动态调整分配到业务代表的呼叫数。 摘机率算法： 根据当前统计的摘机率进行预测外呼，对座席数及通话时长的跳变具有很快的收敛性，能有效的降低这种跳变带来的呼损。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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