概述 您可开启AR会话获取设备的图像、GPS坐标及传感器数据，启动SLAM从而进行视觉定位。 传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计。 父主题： 开启AR会话

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对

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服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deeps

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 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

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推

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异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推荐训练算法与特征，采用无监督、有监督和动态基线等进行联合检测，通过专家经验对训练与检测进行调优，得到最终检测结果。模型训练完成后，可以将特征画像的结果、特征和参数、模型和参数都保留下来。后面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

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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，达到厘米级的定位能力和1度以内的定姿能力，实现随时随地高精度的空间计算。在AR地图覆盖区域，用户可进行3D实景步行导引，无需担心GPS信号弱的环境。 工作原理 WebARSDK通过设备传入的图像及传感器数据，调用视觉定位（VPS）和导航服务，以及SLAM（同步定位与地图构建）算

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data: Object } event.data.str表示提示信息的内容。 VPS_CHECK_INFO 视觉定位时检测信息提示。 定位失败，请左右移动手机重新定位 。 连续定位失败，请尝试更换场景。 str string 需要侦听回调，回调函数会接收到一个参数：event: { data:

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下面主要介绍常用的两种定位方式：EXIF和自定义。 定位方式一：EXIF 若定位数据写入到照片中，实景三维操作台支持的“定位方式”中选择“EXIF” 即可自动读取。 在上一步“成功导入照片组”界面，选择照片组，也可按住ctrl键进行多选，右键单击选择“选择定位”。 图1 导入定位信息-1 选

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打印信息和关键寄存器信息，如下所示，其中excType表示异常类型，此处值为4表示数据终止异常，其它数值可以查看芯片手册。通过这些信息可以定位到异常所在函数和其调用栈关系，为分析异常原因提供第一手资料。 excType: 4 taskName = MNT_send taskId

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开启持续定位 开始持续定位后，如果中间需要触发单点定位，需要先停掉持续定位； 单点定位完成后，需要重新开始持续定位，单点定位和持续定位，只能串行使用。 请求参数 参数 类型 必填 说明 type Number 否 0：默认，获取经纬度； 1：获取经纬度和详细到区县级别的逆地理编码数据

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定位思路 当工作负载状态异常时，建议先查看事件。 在CCI控制台中，单击左侧导航栏的“工作负载”，单击异常工作负载名称，进入详情页面，在Pod列表中，单击异常实例左边的，显示该实例的详情，单击事件页签。 图1 查看事件 父主题： 工作负载异常

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