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

    人头检测 深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    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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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 上传个人头像

    上传个人头像 uploadSelfAvatarWithFilePath:callback: 接口描述 该接口用于上传用户自己头像。 注意事项 文件路径为头像路径。 大小限制200k。 只支持jpg、png。 为了头像展示效果,建议图片宽高比为1:1。 回调error表示错误信息,nil表示成功。

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  • 上传个人头像

    9 10 11 12 13 14 15 /** * 上传个人头像 */ int demoUploadSelfAvatarDlg::UploadSelfAvatar() { int ret; //填入个人头像参数 string path= "to/path/image

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  • 上传个人头像

    上传个人头像 uploadSelfAvatar: success: fail: 接口描述 该接口用于上传用户自己头像。 注意事项 传入头像文件路径path。 大小限制200k。 只支持jpg、png。 为了头像展示效果,建议图片宽高比为1:1。 回调success表示成功,fail表示失败,error错误信息。

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  • 上传个人头像

    上传个人头像 1 HWMBizSdk.getBizOpenApi().uploadSelfAvatar(String path, HwmCallback<Void> hwmCallback) 接口描述 该接口用于上传当前自己的头像到会议 服务器 的通讯录 注意事项 1. 请在已登录状态下调用。

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  • 删除个人头像

    reason) {}; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 /** * 删除个人头像 */ int demoUploadSelfAvatarDlg::DeleteSelfAvatar() { //调用删除个人头像接口 int ret = hwmsdkagent::DeleteSelfAvatar();

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  • 安全帽检测技能

    安全帽检测技能 技能描述 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 本技能支持根据业务需求划定区域,只检测固定区域内的未戴安全帽的行为,技能返回该区域内安全帽检测的统计信息和坐标信息。 使用时需要提供您的业务REST

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  • 应用场景

    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:视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险。 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。 响应速度快:单张图像识别速度小于0

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测

    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3: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。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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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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  • 产品优势

    产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库,帮助客户快速准确进行违规内容检测,维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测,覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测,以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景,基于华为等企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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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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  • 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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  • 附录

    理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业更方便地管理主机安全风险,实时发现黑客入侵行为,以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF:对网站业务流量进行多维度检测和防护,结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知

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