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超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库，MPPDB数据库及异常检测服务所构建的

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超过阈值线3，则数据异常。 图1 固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建

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RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖 探索（Data Lake Insight，简称 DLI ）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索用户指南》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）

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RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索用户指南》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）

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蛇行（Snake Driving）检测 碰撞（Collision）检测 车道保持（Lane Keeping）检测 限速（Speeding）检测 碰撞时间（Time to Collision）检测 车头时距（Time Headway）检测 在路（On Road）检测 逆行（Reverse Direction

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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在 服务器 上的Agent。 接收Age

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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在服务器上的Agent。 接收Age

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安全服务检测数据），提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理，满足您的安全需求。 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

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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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通过 弹性云服务器 E CS 、云容器引擎CCE规模化、快速高效的创建虚拟机、容器实验环境，深度集成华为云虚拟化的能力，提高平台实验环境的并发规模。 产业融通：在学期实训场景中深度打通华为云软件开发生产线CodeArts，提供真实的产业级实践环境，体验企业级敏捷式的一站开发服务，通过真实

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、交通信号、Trigger。 默认勾选Trigger，当出现时，单击图标，地图中会出现trigger的详细信息。 交通信号包含信号灯和交通标识牌。

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String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识入侵检测服务的输出消息类型，入侵检测事件其值固定为196609，对应16进制为 0x 0000 0000 0003 0001，徘徊检测事件其值固定为196610，对应16进制为 0x 0000 0000 0003

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检测功能 startNetworkTest - (int)startNetworkTest:(HWRtcNetworkTestConfig *_Nonnull)netWorkTestConfig; 【功能说明】 会前网络质量开启测试，房间外调用，要等探测结束后才能加入房间。 【请求参数】

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应在岗人数 检测区域内，应在岗人数，取值范围为1～5之间的整数。 离岗时间告警阈值 从人员离岗到产生告警的时间间隔，取值范围为1～600之间的整数。 全景图叠加目标框 开启后，告警抓拍图会叠加智能分析检测规则、检测结果等元数据信息。 单击“布防计划”，在时间格子中，选择检测生效的时段。也可以通过模板快速配置。

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异常检测 异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机

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入侵检测 处理告警事件 查入侵事件列表 查询告警白名单列表 父主题： API说明

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