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如何进行人员排班？ 用户可以在排班表页面进行人员排班，支持月排班、周排班和日排班。 背景信息 月排班和周排班，排班发布后不可修改，只可以查看；日排班排班发布后，可修改。 未发布排班时，人员统计为空，不展示数据；发布排班后，展示人员统计数据，不可修改。 日排班只能对选择日期后一天进行排班，选择日期的排班需要手动排班。

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执行人工抽检任务 前提条件 业务账号的职位必须是质检主管或质检员。 操作步骤 质检员使用分配的业务账号登录云客服。 选择“ 质检 > 我的质检任务”。 质检任务查询列表默认展示质检员参与的质检任务。 图1 质检任务列表 选择一条质检任务，单击“查看”，展示质检任务的基本任务详情列表。

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作业人员 应用场景说明 如何进行人员排班？ 如何维护人员技能？ 如何做课程发布？ 如何做课程推送？ 如何做课程学习？ 如何进行课程学习记录查询并导出？ 如何管理人员积分?

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开

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事件告警。 实时检测 恶意程序（云查杀） 通过程序特征、行为检测，结合AI图像指纹算法以及云查杀，有效识别病毒、木马、后门、蠕虫和挖矿软件等恶意程序，也可检测出主机中未知的恶意程序和病毒变种，并提供一键隔离查杀能力。HSS仅支持检测运行中的恶意程序。 根据恶意程序的相关信息，您可

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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。 OptVerse以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通

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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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即时输出识别结果 连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 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。

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发报警。 图5 离岗检测1 图6 离岗检测2 消防通道占用检测 通过消防通道占用算法，检测消防通道内物品占用和堆积的情况，并触发报警，可以有助于园区智慧高效管理。 图7 消防通道占用检测1 图8 消防通道占用检测2 安全帽、反光衣未穿戴检测 基于工服工帽检测算法，通过工地入口或指

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、分析和理解，用户通过实时访问和调用API获取人脸处理结果，帮助用户自动进行人脸的识别、比对以及相似度查询等。 服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供 人脸识别 能力，用户调用API接口需要具备一定的编程开发

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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的应用进程数据。 图4 添加白名单策略学习服务器 单击“确认”，完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中，您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。 您可以根据需要新增或者删除添加的学习服务器。 单击“创建并学习”，完成白名单策略的创建。 创建的白名

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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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选择此次敏感检测任务需要检测的敏感项，支持全选。 可选敏感项：可选敏感项下方展示敏感项列表，包含各个敏感项名称和样例。 在“检测测试”的右侧，单击，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。

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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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入侵检测 告警事件概述 查看和处理入侵告警事件 管理文件隔离箱 配置告警白名单 配置登录白名单

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