无监督车牌检测工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题： 视觉套件

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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模型进行验证和评估。用户基于训练结果确认并更新数据标注，对模型进行验证和评估。 如图1所示，数据标注支持选择租户OBS桶资源中的数据进行标注。标注后的数据存放在原存储空间中。用户可以使用“数据加载”工具，将数据从OBS空间迁移到数据服务 MRS 中，进而在“数据建模”和“数据处理”中

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方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 分类 分类是找出一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。

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用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫等算法训练7种AI模型，结合特征规则、分

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GA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准制定预过滤和后处理逻辑，结合先验知识，模型达成零误报。同时，以阶段性检测结果为输入，通过模型重训练和依赖文件定期更新持续优化模型，提升模型告警准确率。 实时检测，缩短风险处理周期

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企业审计信息化平台基于风险导向审计的理念，提供风险评估、审计计划制定、审计项目实施、审计整改跟踪的全过程规范化管理，通过固化审计作业指引和模板等审计工作标准和规范，利用审计数据分析扩大审计的范围和深度，提升审计效率和质量，及时掌握关键风险，促进问题有效整改，助力企业防范风险，管理提升。 本方案的优势包括： “咨询+产品+定制化”服务更满足客户需求：

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无监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，对模型进行算法验证和评估。用户基于训练结果进行确认和重新标注，对模型进行算法验证和评估。 数据标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。 安全管理与审计 安全管理设置好后，主要通过对接数据目录来实现数据权限的功能，如图1所示。 图1 数据目录与安全管理对接 安全审计用于用户数据操作是否合法合理合规。

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协助客户进行密码安全差距分析，设计密码安全方案，协助对密码安全方案进行评审 - 密码局审核受理材料 方案实施 根据评审和评估通过的密码应用方案，开展系统密码应用建设和改造 开展系统密码应用建设和改造 提供符合密码合规需求的安全产品 参考信息系统密码安全标准，协助客户进行密码安全整改 - - 密码测评

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准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。 “训练模型”：可选“基础模型（精度较低，但推理速度快）”和“高精模型（精度高，但推理速度较慢）”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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模型。 评估模型 部署服务 模型准备完成后，您可以部署服务，用于检测和识别车牌，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 部署服务 父主题： 无监督车牌检测工作流

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视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 预置工作流 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据和配置参数，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。 零售商品识别工作流

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的身份认证和权限管理。 监控审计相关工具平台接入业务系统和管理平台，实现对数据安全风险的实时监控，并能进行统一审计。 日志管理平台收集并分析所有业务系统和管理平台的日志，并统一日志规范以支持后续的风险分析和审计等工作。 安全及合规评估相关工具平台主要用于综合评估数据安全现状和合规风险。

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则基线模型一站式检测，持续监控暴力破解、恶意攻击、渗透、挖矿攻击等恶意活动和未经授权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，对检测出的威胁告警信息进行统计展示。 威胁检测服务通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、

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注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型

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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析。目前，学件已经集成了

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综上所述，本项目将会极大提高政务服务标准化、精细化、便捷化、协同化，保障企业和群众服务的有效接入和处理，加强公共服务办理事项的监督与质量考核，综合提升城市治理和城市服务水平。 经济效益 城运一体化平台建设实行区域统筹规划、统一标准规范体系，避免各个部门重复购买 服务器 硬件设备和系统软件，并且避免由此造成的接口复杂、管

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护等级由两个定级要素决定：等级保护对象受到破坏时所侵害的客体和对客体造成侵害的程度。 表1 信息系统安全等级保护定级指南 保护对象受到破坏时受侵害的客体 对客体的侵害程度 一般损害 严重损害 特别严重损害 公民、法人、和其他组织的合法权益 第一级 第二级 第二级 社会秩序、公共利益

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