内容审核-文本

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内容审核-文本 Moderation (Text),基于华为自研的深度学习和内容审核模型,可自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容,帮助客户降低业务违规风险,净化网络环境,提升用户体验

商用服务费用低至¥0.16/千次

自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容

    基于深度学习车辆前方行人检测 更多内容
  • OBU接收RSM

    gat_vehicle_class 否 String 机动车车辆类型。参考机动车车辆类型。 cross_id 否 String 路口ID,对应到一组雷视拟合设备,检测一个特定的路口或者路段。 lane_no 否 Integer 参数说明: 车辆所处车道。如果感知设备支持覆盖双向行驶方向时,桩

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  • 功能介绍

    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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  • 车辆基本类型(basic_vehicle_class)

    有轨列车 57 辅助公交 58 辅助救援车辆 60 通用类型的紧急车辆 61 其他类型的紧急车辆 62 消防轻型车辆 63 消防重型车辆 64 消防辅助救护车辆 65 消防救护车 66 警用轻型车辆 67 警用重型车辆 68 其他紧急情况响应车辆 69 其他紧急情况救护车 80 未知交通参与者

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  • 迁移学习

    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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  • 学习项目

    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

    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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  • 边缘视频车辆

    边缘视频车辆 创建视频车辆 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题: 边缘服务API

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  • 车辆合格证识别

    发证日期。 manufacture_name String 车辆制造企业名称。 vehicle_brand String 车辆品牌。 vehicle_name String 车辆名称。 vehicle_model String 车辆型号。 vin String 车架号。 vehicle_color

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 方案概述

    决策风险高:研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛:借力机器学习深度学习核心算法模型,打破区级各部门数据壁垒,可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控,推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用:基于核心算法赋能感知监测,充分利用各区现有监测数据,打造对移动

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  • 视频目标属性识别

    “concrete_mixer”: 水泥搅拌车 “bus”: 巴士/公交车 “other_vehicle”: 其它的车辆 attribute Object 行人属性信息。仅当行人检测开关打开时,对于行人目标才带有该字段。 polygon_name String 目标所在的区 域名 称,区域名称设置见”

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  • 华为人工智能工程师培训

    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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  • AR地图服务适用的场地条件有哪些

    场景选择时应避免以下因素的影响: 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人车辆,变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有:敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题: 服务咨询

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  • 工作流介绍

    工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流,基于高精度的无监督车牌检测算法,无需用户标注数据,大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据,构建无监督车牌检测模型,用于识别不同场景下的车牌。

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  • 如何进行人脸采集?

    如何进行人脸采集? 进入【考勤】应用 点击【设置】-【个人】 点击【维护人脸信息】,完成人脸照片的录入 考勤管理员审批通过后即可使用人脸考勤 录入照片和打卡识别时,请保持光线柔和明亮,表情自然,避免头发、帽子遮盖等情况,影响后续正常打卡。 父主题: 考勤

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  • 3D回放

    。 3 回放图层 参考回放图层信息。 4 回放区域 车辆的行驶轨迹,随着主车的行驶感知在主车辆周围出现的其他物体,如其他车辆行人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时,道路会变红。遇到信号灯,车辆会按照红绿灯指示行驶。 5 添加窗口 平台支持通过关

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  • 云上交通视频车辆

    云上交通视频车辆 创建云上视频车辆作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题: 云上服务API

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  • 查询车辆列表

    查询车辆列表 功能介绍 查询车辆列表 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/vehicles 表1 路径参数 参数

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  • 轨迹数据信息(tracks)

    标识了车辆唯一ID。 最小值:0 最大值:9223372036854775807 vehicle_class 否 Integer 参数说明:车辆类型。参考车辆基本类型。 最小值:0 最大值:1000 gat_vehicle_class 否 String 参数说明:机动车车辆类型。参考机动车车辆类型。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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