分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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“+”，可以将多条符合通配规则的消息进行统一转发。 “#”是一个匹配主题中任意层次数的通配符，多层通配符可以表示大于等于0的层次。“+”是单层通配符，只匹配主题的一层。 对于符合通配规则的Topic消息进行最小范围匹配后进行路由消息转发。如消息Topic为123/aaa/567和

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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未知类型 17 新能源牌 120 香港车牌 153 阿根廷车牌 1 单层蓝牌 18 其他类型 130 巴西私家车牌 160 南非私家车牌 2 单层黑牌 19 教练车牌 131 巴西商用车牌 161 南非官方车牌 3 单层黄牌 20 民航车牌 132 巴西官方车牌 162 南非外交车牌

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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多数企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练

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“+”，可以将多条符合通配规则的消息进行统一转发。 “#”是一个匹配主题中任意层次数的通配符，多层通配符可以表示大于等于0的层次。“+”是单层通配符，只匹配主题的一层。 对于符合通配规则的Topic消息进行最小范围匹配后进行路由消息转发。如消息Topic为123/aaa/567和

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批量移除叶子节点。 BatchAddChildNode 批量添加叶子节点/批量更新叶子节点的父节点。 GetChildList 获取单层叶子节点。 GetParent 获取单层父节点。 Refresh 刷新所有叶子节点。 GetRoot 获取根节点/顶层父节点。 更多树形结构的接口信息请参见全量数据服务。

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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、chown等操作，建议单层目录下不要放置超过50万的文件或子目录，否则可能由于NFS协议需要向服务端发送大量遍历请求而产生排队，导致请求耗时非常长。 2000万 说明： 如果用户需要对整个目录进行ls、du、cp、chmod、chown等操作，建议单层目录下不要放置超过50万的

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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中上传镜像，请参考客户端上传镜像或页面上传镜像。 如您是IAM用户，您需要参考（可选）上传镜像进行权限设置后才可使用账号的私有镜像。 镜像单层解压后的实际大小不能超过20G。 开源镜像中心：展示了镜像中心的公共镜像。 共享镜像：展示了 容器镜像服务 中他人共享的镜像。 镜像指定完成后

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道域名、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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ject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 folder_name 否 String 仅支持创建单层级的文件夹。 单个文件夹名称仅支持以下字符: 英文字母、数字、空格、下划线、中划线。 名称不能超过32字符。 不能为全空格或者以空格开头。

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