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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6 标志标牌（TrafficSign） 7 007 窄路（NarrowRoad） 7 标志标牌（TrafficSign） 8 008 窄桥（NarrowBridge） 8 标志标牌（TrafficSign） 9 009 双向交通（TwowayTraffic） 9 标志标牌（TrafficSign）

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左侧导航栏选择“交通信息管理 > 地图消息(MAP)”。 您可以在信息列表查看地图数据和创建时间信息。 路侧信息 路侧即时交通信息（rsi），是由路侧单元向周围车载单元发布的交通事件消息及交通标志标牌信息。其中，交通标志标牌信息参考 GB 5768所包含的所有标志标牌内容。针对一些

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路网数字化边缘服务通过摄像头、雷达设备识别路面交通事件，通过 路网数字化服务 下发到路侧单元，转发到车载单元。 路网数字化服务为您提供以下功能： 建立交通事件，下发至路侧单元，路侧单元转发给车载单元。主要场景为车内标牌、恶劣天气类事件。 城市/区域交通实时监控，覆盖交通事故数、联接车辆数、拥堵路段、车型分布

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路网数字化服务场景中的大部分事件会由设备侧根据天气和路况等情况，自行识别交通事件上报至平台并转发给车载单元，同时路网数字化服务也支持用户手动下发事件。 路网数字化服务覆盖《合作式ITS车用通信系统应用层及应用数据交互标准》中306种V2X事件（249种标志标牌及57种交通事件），典型交通事件单击产品规格查看。 本节内

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路网数字化服务提供以下功能： 建立交通事件，下发至路侧单元，路侧单元转发给车载单元。主要场景为车内标牌、恶劣天气类事件。 城市/区域交通实时监控，覆盖交通事故数、联接车辆数、拥堵路段、车型分布 、车流量、事故高发路段排行、在线设备数等重要指标。 RSU（Road Side Uni

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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 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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交通消息下发 发送信号灯消息 父主题： 应用侧API参考

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时延。 全场景 覆盖标准中306种V2X事件（249种标志标牌及57种交通事件），支持多种接入方式和接入协议（MQTT、CoAP、HTTPS等），满足各类设备和接入场景要求。 边缘智能 基于昇腾AI芯片，实现高精度的交通状态计算能力。 边云协同 基于开放的边缘计算架构，实现边缘智

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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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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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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RSU上报RSI 功能介绍 RSU上报rsi消息到平台。路侧交通信息，是由路侧单元向周围车载单元发布的交通事件消息及交通标志标牌信 息。其中，交通标志标牌信息参考GB 5768所包含的所有标志标牌内容。针对一些动态的、临时的交通事件。例如“前方事故”、“前方路面结冰”等。 上行TOPIC

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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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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删除长期交通事件 功能介绍 刪除长期交通事件 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 DELETE /v1/{project_id}/traffic-events/{event_id}

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国标交通事件编码 序号 交通事件中英文名称 事件编码/eventType 分类/eventClass 1 交通事故（Accident） 100 异常路况（AbnormalTraffic） 2 车辆故障（VehicleBreakDown） 101 异常路况（AbnormalTraffic）

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历史交通消息管理 查询历史交通事件列表 查询历史交通统计信息列表 父主题： 应用侧API参考

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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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