内容审核-文本

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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UploadMapLane objects 参数说明：路段包含的车道，最大32个。 stopLine 否 Array of UploadMapPosition3D objects 参数说明：道路停止线，一般在红绿灯路口定义多个坐标点连接成为一条线，通常为两点连接为一条直线，也可以是一条折线，数量范围（2-32）。

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加速度是否太大， 对于侧向加速度大于一定阈值（可用户自定义，本设计取2m/s2）， 则换道时的侧向加速度检测不通过。 对于判断换道持续时间是否合理， 本设计以主车相对车道中心线的偏离横摆角作为换道开始和结束的判定标记， 在换道时刻之前的第一个偏离横摆角小于0.03rad的时间点为换道开始点，

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ObuReceivedMapLane objects 参数说明：路段包含的车道，最大32个。 stop_line 否 Array of 表4 ObuReceivedMapPosition3D objects 参数说明：道路停止线，一般在红绿灯路口定义多个坐标点连接成为一条线，通常为两点连接为一条直线，也可以是一条折线，数量范围（2-32）。

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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 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 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 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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是否必选 类型 说明 lines 是 List<Object> 道路线集合，包括车道线信息。 道路线lines参数说明 字段 是否必选 类型 说明 data 是 List<Object> 划线信息，即线的两个端点坐标。由两个点坐标构成，格式[[x1,y1],[x2,y2]]。 响应

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参数说明：与当前情况关联的有效点集。 数组长度：1 - 8 path_radius 否 Integer 参数说明：单位为0.1米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离，反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 最小值：0 最大值：200 表9 ReferenceLink 参数 是否必选 参数类型 描述 up_stream_node_id

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以 数据接入服务 DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1

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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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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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参数说明：事件的有效路径 path_radius Integer 参数说明：事件的影响区域半径，可选，单位为分米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离，反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 表7 Position3D 参数 参数类型 描述 lat Number 参数说明：定义纬度数值

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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参数说明：与当前情况关联的有效点集。 数组长度：1 - 8 pathRadius 否 Integer 参数说明：单位为0.1米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离，反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 最小值：0 最大值：200 表8 RSUReferenceLink 参数 是否必选 参数类型 描述

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道路线集合，包括流量线和车道线信息。 道路线lines参数说明 字段 是否必选 类型 参数说明 data 是 List<Object> 划线信息，即线的两个端点坐标(x1,y1)和(x2,y2)。 properties 是 Object 道路线属性信息。 "type"为0时表示流量线，"type"为1时表示车道线。

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应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m），

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ntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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逆行（Reverse Direction Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane

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