功能介绍 繁多的AI工具安装配置、数据准备、模型训练慢等是困扰AI工程师的诸多难题。为解决这个难题，将一站式的 AI开发平台 （ModelArts）提供给开发者，从数据准备到算法开发、模型训练，最后把模型部署起来，集成到生产环境。一站式完成所有任务。 图1 功能总览 ModelArts特色功能如下所示：

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（脱敏、加密）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。

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框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单击“添加锚点”（标注类型为联合标注和3D标注，其他标注类型可忽略此步）。 锚点：在Octopus标注平台点云标注类型中，车辆点云图像的标注框顶点与车辆实际顶点重合点为标注框锚点。3D点云图像的车辆标注框锚点可辅助确认车辆实际大小。

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及滑行冲突，助力机场资源分配的全局最优化，在保证地面运行安全的基础上提高地面运行效率和旅客满意度。 智慧港口 作为资源配置和物资流通的关键节点，港口最复杂的任务是如何将无序的输入整合成有序的输出，这个整合的过程就是智能计划实施的过程，也是港口智慧体现的过程。在这个过程中，信息化和

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├─ 点云1.json #该点云的所有标注信息 ├─ 文件夹2 ├─ 点云2.pcd #点云文件 ├─ 图片2.jpg #该点云图像对应的已标注图片 ├─ 点云2.json #该点云的所有标注信息

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标准版本集群，提供高可靠、安全的商业级容器集群服务。 面向云原生2.0的新一代容器集群产品，计算、网络、调度全面加速。 无用户节点的Serverless版集群，无需对节点的部署、管理和安全性进行维护，并根据CPU和内存资源用量按需付费。 使用场景 - 面向有云原生数字化转型诉求的用户，期望通过容

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关于组件是否支持交互功能及交互的使用方法，请参考设置组件事件交互。 地图散点 地图散点是以散点的形式表现地图中的某些地理位置的数据信息。 样式 大小：散点的大小。 颜色：散点的颜色。 数据 图4 地图散点-数据 字段映射：地图散点的数据格式包含以下3个字段，请配置lon和lat字段映射到数据源中的字段名

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关于组件是否支持交互功能及交互的使用方法，请参考设置组件事件交互。 地图散点 地图散点是以散点的形式表现地图中的某些地理位置的数据信息。 图7 3D世界地图(2019) - 地图散点 样式 大小：散点的大小。 颜色：散点的颜色。 数据 图8 地图散点 - 数据 字段映射：地图散点的数据格式包含以

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3D预标注车道线检测 创建3D预标注车道线检测任务 输入输出文件格式要求 父主题： 智驾模型服务

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不单独维护小资源池，使用华为云整个计算资源做为基础，保证资源充足，无需排队。为生物测序行业量身定做的业务流程，更贴近您的业务场景。 弹性伸缩 基因容器提供容器应用的秒级弹性伸缩能力，在流量突增时能快速弹性扩容，保障业务的连续性和高稳定性。当前支持按性能、时间、周期的弹性伸缩策略，您可以自由组合策略以应变业务峰值突发变化。

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 网站论坛 不合规图片的识别和处理是用户原创内容（UGC）类网站的重点工作，基于 内容审核 ，可以识别并预警用户上传的不合规图片，帮助客户快速定位处理，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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企业无法提供合格的倾斜摄影测量模型 3D模型发布服务 不含企业业务数据 3D室内数据预处理 企业无法提供蓝图或激光点云数据 3D模型重建-建筑场景 企业无法提供蓝图、激光点云或CAD等数据 3D模型重建-装修场景 企业无法提供蓝图、激光点云或CAD等数据 3D模型重建-管线场景 企业无法提供蓝图、激光点云或CAD等数据

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