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说明 water_logging_ratio Float 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示各个检测出的内涝区域占用全图面积的最大比例。范围为[0,1]。 water_logging_flag Bool 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示是否有内涝情况发生。 event_set

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识烟火检测的输出消息类型。 烟火检测算法其值固定为393216，对应16进制为 0x 0000 0000 0006 0000。 task_id String 作业ID。

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应在岗人数 检测区域内，应在岗人数，取值范围为1～5之间的整数。 离岗时间告警阈值 从人员离岗到产生告警的时间间隔，取值范围为1～600之间的整数。 全景图叠加目标框 开启后，告警抓拍图会叠加智能分析检测规则、检测结果等元数据信息。 单击“布防计划”，在时间格子中，选择检测生效的时段。也可以通过模板快速配置。

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检测功能 startNetworkTest - (int)startNetworkTest:(HWRtcNetworkTestConfig *_Nonnull)netWorkTestConfig; 【功能说明】 会前网络质量开启测试，房间外调用，要等探测结束后才能加入房间。 【请求参数】

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异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机

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告警检测 在数据库运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSS LOG /cm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于PO

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告警检测 在集群运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库集群的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。

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告警检测 在集群运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库集群的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。

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入侵检测 处理告警事件 查入侵事件列表 查询告警白名单列表 父主题： API说明

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告警检测 在数据库运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于PO

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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干扰。=>2 否。=>3 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>3 检查射频周边是否存在其他能对无线信号产生干扰或噪声的设备。 是。通过管理手段，移除射频周围产生干扰或噪声的设备。=>4 否。=>5 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>5 请

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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在 服务器 上的Agent。 接收Age

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传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智能化手段在管治端将政策落地，管治最后一公里的手段太有限，盲区多。 监测硬件铺设与

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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设备按网络信号情况选网 场景说明 使用 全球SIM联接 服务的设备接入到物联网平台时，可能会面临网络信号强度弱，信号有时延等问题。当应用服务器接收到设备上报的网络信号强度数据时，您可以通过命令下发的方式切换运营商网络。 整体流程 按需选网整体流程如下图所示。 设备在集成SDK Tin

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即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时的用户行为检测，识别敏感用

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安全服务检测数据），提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理，满足您的安全需求。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务

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