关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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场景说明 接入VIS视频数据 开通DIS通道 创建分析作业 查看分析结果

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下发人脸检测算法 购买边缘人脸检测算法包。 登录视频分析服务控制台，并选择与边缘节点相同的区域。 在页面左侧导航栏中选择“服务 > 园区智能体”，进入视觉能力包列表，在边缘人脸检测算法包所在行单击“购买”。 图1 购买边缘人脸检测算法包 选择“购买时长”和“视频路数”，单击“立即购买”。

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使用云上入侵检测算法 场景说明 购买算法包 接入IVM视频数据 开通DIS通道 新增视频源 创建分析作业 查看分析结果

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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使用边缘入侵检测算法 场景说明 环境准备 注册边缘节点并纳管 在IEF上注册终端设备 运行Webhook Service 创建边缘资源池 购买算法包并部署算法服务 新增视频源 创建分析作业 查看分析结果

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打开需要测算的应用（如Google Chrome）以及任务管理器应用。并使用需要测算的应用（如Google Chrome）进行正常的业务操作，同时在任务管理器的用户面板上观察记录用户的资源（如CPU、内存、GPU等）使用情况。 重复8陆续登录2~5个用户，只打开需要测算的应用（如Google

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评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法，用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前控制台展示主要分为两大方面：

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使用时序预测算法实现访问流量预测 本案例介绍使用AI Gallery中预置的时序预测算法实现访问流量预测。 准备工作 已注册华为云帐号，且在使用ModelArts前检查帐号状态，帐号不能处于欠费或冻结状态。 当前帐号已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用

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检测算法中的难例图片判断 对检测结果进行判断。 接口调用 hard_sample_detection_filter(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 描述 inputs 是 list 检测框，例如[bbox1, bbox2, bbox3,...

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功能描述 阶段 相关文档 1 新增最佳实践教程 增加边缘入侵检测算法和云上入侵检测算法使用的最佳实践。 商用 最佳实践 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 增加算法 边缘城市治理算法包中增加垃圾检测算法。 商用 算法包介绍 2021年4月 序号 功能名称 功能描述

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员报表会在次月显示该人停缴； 图22 减员报表 员工社保公积金测算 社保测算 路径：社保福利-社保公积金测算-社保，进入社保公积金测算页面， 单击社保公积金测算-社保，可以看到待测算的缴纳单位 图23 社保公积金测算-社保 单击一个缴纳单位“历史”可以看到里面所有的批次 图24 社保-生成批次

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场景说明 本章节以云上入侵检测算法的使用过程为例介绍如何使用视频智能分析服务（VIAS）。 云上入侵检测算法提供了区域入侵、过线入侵功能，通过分析视频数据，检测到有人或车触发入侵，会上报告警。 本示例中，接入的视频数据来自IVM（用户需要先把视频流接入IVM），输出识别结果到指定的DIS通道。

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快速标识个体动作检测输出告警的消息类型： 翻爬动作检测算法其值固定为851968，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0000。 摔倒动作检测算法其值固定为851969，对应16进制为0x 0000 0000 000D 0001。 挥手动作检测算法其值固定为851970，对应16进制为0x

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自定义评测流程 如上图所示，自定义评测算法以仿真pb文件作为输入，进行评测逻辑处理后，将评测结果写成评测pb。 其中仿真pb是通过八爪鱼提供的sim_osi.proto进行序列化和反序列化，评测pb是通过八爪鱼提供的eva.proto进行序列化和反序列化的。 自定义评测算法的实现有如下几个步骤：

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亮点特性 电子围栏 基于入侵检测算法，在一些重要的区域进行设置，防止非法的入侵和各种破坏活动。主要应用于园区安防和智慧城市，管理人员观察视频画面，派遣人员前往处理，避免造成损失。支持多目标同时入侵检测，并告警提示。 图1 电子围栏1 图2 电子围栏2 人流统计 通过人流量统计算法

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购买算法包并部署算法服务 购买算法包 边缘入侵检测算法包含在边缘通用类算法包中，需要购买后使用。 登录视频智能分析服务管理控制台，进入“总览”页面，单击“购买套餐包”，进入“购买服务套餐”页面。 选择边缘通用类算法包（边缘入侵检测算法归属于“边缘通用类算法包”）。选择“计费模式”

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量算子”选择“数据质量检测算子”。 填写基本信息并选择计算引擎。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 填写参数配置，参数说明请参见表1。 图1 创建数据质量检测作业 表1 数据质量检测算子参数说明 参数名称 说明

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场景说明 本文以边缘入侵检测算法的使用为例，介绍如何使用视频智能分析服务（VIAS）。 边缘入侵检测算法提供了区域入侵、过线入侵检测功能。通过分析接入的CAMERA视频数据，当检测到有人或车触发入侵，会上报告警。本示例中，接入的视频数据来自CAMERA，输出识别结果到Webhook。

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购买算法包 登录视频智能分析服务管理控制台，进入“总览”页面，单击“购买套餐包”，进入“购买服务套餐”页面。 根据业务需要购买算法包，云上入侵检测算法归属于“云上通用类算法包”。选择“计费模式”、“购买量”，单击“立即购买”，进入订单确认页面。 确认订单信息无误后，单击“去支付”，生成

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