Adware 发现与历史情报相似的广告软件访问。 默认严重级别：中危。 数据源：DNS日志。 此调查结果通知您，发现一个与历史情报相似的恶意广告软件访问。 修复建议： 如果此虚拟机IP为您正常使用IP，请添加到MTD的白名单中。 CnC 发现与历史情报相似的CNC 服务器 访问。 默认严重级别：中危。

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Attacker 发现与历史情报相似的恶意攻击IP访问。 默认严重级别：中危。 数据源：IAM日志。 此调查结果通知您，有发现与历史情报相似的恶意攻击IP访问IAM账号。 修复建议： 如果此IP为您正常使用IP，请添加到MTD的白名单中。 BlackList 发现与历史情报相似的黑名单IP访问。

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Attacker 发现与历史情报相似的恶意攻击IP访问。 默认严重级别：中危。 数据源：IAM日志。 此调查结果通知您，有发现与历史情报相似的恶意攻击IP访问IAM账号。 修复建议： 如果此IP为您正常使用IP，请添加到MTD的白名单中。 BlackList 发现与历史情报相似的黑名单IP访问。

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知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相

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Adware 发现与历史情报相似的广告软件访问。 默认严重级别：中危。 数据源：DNS日志。 此调查结果通知您，发现一个与历史情报相似的恶意广告软件访问。 修复建议： 如果此虚拟机IP为您正常使用IP，请添加到MTD的白名单中。 CnC 发现与历史情报相似的CNC服务器访问。 默认严重级别：中危。

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NetworkPermissions 发现与历史情报相似的恶意IP尝试调用一个API，该API通常用于更改您的账户中的安全组、路由和ACL的网络访问权限。 严重级别：非固定，MTD根据告警实际威胁程度定级。 数据源： CTS 日志。 此调查结果通知您，发现与历史情报相似的恶意IP尝试调用一个API，该A

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/v2/{project_id}/face-detect 人脸比对 POST /v2/{project_id}/face-compare 人脸搜索 POST /v2/{project_id}/face-sets/{face_set_name}/search 活体检测 动作活体检测 POST

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输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法：可以选择ECFP4 Tanimoto相似度或者骨架搜索。ECFP4 Tanimoto相似度是通过ECFP4指纹计算Tanimoto相似度来搜索相似度比较高的小分子。骨架搜索是通过设置分子骨架搜索具有相同骨架的分子。 选择数据库：最多可选择10个数据库。

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8，输入用户问“我可以去哪办理”，机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0.6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 阈值调整后，推荐问阈值为0.7，直接回答阈值为0.9，输入用户问“我可以去哪办理”，语料库中没有与用户问相似度得分高于0

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NetworkPermissions 发现与历史情报相似的恶意IP尝试调用一个API，该API通常用于更改您的账户中的安全组、路由和ACL的网络访问权限。 严重级别：非固定，MTD根据告警实际威胁程度定级。 数据源：CTS日志。 此调查结果通知您，发现与历史情报相似的恶意IP尝试调用一个API，该A

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般训练数据中不提供类标号）。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。对象的聚类是这样形成的，使得在一个聚类中的对象具有很高的相似性，而与其他聚类中的对象很不相似。 父主题： AI开发基础知识

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和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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应用场景 自然语言处理 适用于智能问答系统、文本分析、内容推荐、翻译等场景。 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件

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用于指定从数据源中取最近多少天的行为数据计算相似度。默认取全部数据。 上传物品相似度 支持客户通过obs导入自定义的相似度信息。相似度文件格式为json， 其中subject为用户或物品， relations为与subject相似的用户或物品及其相似度。例如， { "subject": "item108"

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Embeddings # redis向量 # 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CSS 词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api

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填写问题内容，单击“”，查看当前问答组中是否已添加过相似问答。如果没有记录，则执行下一步。 单击数量列，进入管理问答组页面。 单击“”，填写问题和标准答案，以及回复类型（回复文本还是资源模板），如下所示。 为了提升问答被匹配到的准确率，您可单击“问”后的，或单击“关键词1”后的，为问题添加相似问或关键词。 单击“”，按钮，保存成功。

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Assertions; //redis向量 // 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CS S词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 Cache cache =

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生成相互作用2D图 计算配体间的3D结构差异 创建配体文件预览任务 查询配体文件预览任务 删除配体文件预览任务 创建配体相似性图计算任务 查询配体相似性图计算任务 删除配体相似性图计算任务 根据center、size、padding参数生成可渲染的口袋文件内容 根据表面离散点坐标集生成可渲染的文件内容

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通用 图像搜索 ，旨在针对入库的图像数据提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力，目前包括图像检索图像、关键词检索、文本检索图像。用户在开启相应的检索子能力后，可以分别使用图像、关键词和文本对入库的图像进行搜索。 应用场景 相同或相似图像搜索：从海量图像库中快速搜索相同或相似的的图像，可以应用于图像推荐、审核等业务中。

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勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练集，设置技能阈值、描述信息。用户常用问法为必选项。 阈值越高，用户的说法与语料的相似度要求越高，技能识别越严谨；阈值越低，用户的说法与语料的相似度要求越低，技能识别越宽松。 单击“确定”。 线上发布 等待约3分钟训练结束，单击右侧操作列的“线上发布”按钮，开始发布该版本上线。

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