建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

查看更多 →

流经按键菜单节点的通话，详情页IVR轨迹中会展示按键详情。 图7 IVR轨迹-按键详情 通话轨迹只能保存15天，如果通话开始时间距离当前时间已达到或者超过15天，通话轨迹被清空，如图 图8 IVR轨迹清空 如果通话轨迹跨天了就会删除15天前的轨迹，15天内的轨迹会保留。 ivr轨迹记录保持、咨询、转

查看更多 →

内容审核 方案。 图1 文本内容审核 示意图 内容审核-音频 基于领先的 语音识别 引擎、智能文本检测模型，精准识别出语音中涉黄、涉恐、辱骂等违规场景，极大提升产品用户体验。 内容审核-视频 基于先进的人工智能技术综合检测视频画面、声音、字幕等，精准高效识别各类涉黄、涉暴、广告等违规内容，提高平台内容治理质量和效率。

查看更多 →

地图上选择某个设备，在悬浮框上点击按钮“历史轨迹”文字按钮 左侧设备树侧边栏展开“历史轨迹”小栏目，如下图所示。历史轨迹展示该设备最近5天的设备位置信息开机首次获取的位置为开始位置，关机前最后的位置为结束位置。 图1 历史轨迹 父主题： 端侧使用智能安监功能

查看更多 →

reference_lane 否 ReferenceLanes object 参数说明：关联车道,将指定车道号对应的比特位置1表示该车道为有效的关联车道。最多支持15条车道。车道号，以该车道行驶方向为参考，自左向右从 1 开始编号。 表10 NodeReferenceID 参数 是否必选

查看更多 →

使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

查看更多 →

登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

查看更多 →

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。

查看更多 →

Integer 巡航轨迹ID cruise_type String 巡航轨迹类型，枚举值： CRUISE_TRACK 巡航轨迹 MODEL_TRACK 模式轨迹 PAN_TRACK 水平轨迹 TILT_TRACK 垂直轨迹 说明： 目前设备只有CRUISE_TRACK模式——基于预置点的巡

查看更多 →

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

查看更多 →

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。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等，大量的开发者基于主流AI引擎，开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

巡航轨迹和预置位 查询摄像机预置位列表 添加摄像机预置位 删除摄像机预置位 修改摄像机预置位 移动摄像机到预置位 获取巡航轨迹列表 查询指定巡航轨迹详情 添加摄像机巡航轨迹 删除摄像机巡航轨迹 修改摄像机巡航轨迹 启停摄像机巡航轨迹

查看更多 →

地图文件以及osgb文件进行修改。 2 地图显示区域 单击鼠标左键可旋转查看地图轨迹。 单击鼠标右键可平移地图轨迹。 鼠标滚轮可控制轨迹的大小缩放。 鼠标悬停在轨迹任意位置，可查看当前位置的坐标、车道等信息。 4 地图控制区域 单击右下方（放大、缩小、重置）任意选项，可以对地图进行放大、缩小、重置操作。

查看更多 →

预测算法：可显示或隐藏除主车以外，他车的朝向前的行驶轨迹。 定位算法：可显示或隐藏主车的定位（通过算法计算出的信息）和真值（实际信息）的坐标信息。 规控算法：可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精地图：显示“路面”、“车道线”、“车道参考线”、“中心车道线”、“交通信号”，可控制对应功能显示或者隐藏。

查看更多 →

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

查看更多 →

车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧

查看更多 →

从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异常操作实时告警，行为操作实时查询，行为轨迹可视化，风险事件关

查看更多 →