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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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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压实线（Onto Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLI DLI NE，则认为主车的轮胎已经压到实线。

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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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针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的语音识别进行优化，识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用

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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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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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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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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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说明 type 是 Int 线的类型，0表示画面反向车道的最左侧边线，1表示护栏线，2表示正向道路的右边线，3表示车道车速分析辅助线，4表示车道流量线，5表示应急车道线， 6表示实线。 distance 是 Int type为3时候有效。表示车速分析辅助线表示的道路实际距离，以米为单位。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 安全帽检测技能 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。

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、表格识别与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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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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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威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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当前方道路出现拥堵时，路网数字化边缘服务识别并提前发送提醒信号，后方车辆结合车载传感器信息提前进行减速或重新规划路径，提升通行效率。 城市道路 为城市路口、公交专用道提供弱势交通参与者预警、异常车辆提醒、限速提醒、公交车道闯入预警、道路拥堵提醒等服务。 弱势交通参与者预警（行人识别/自行车识别） 路网数字化

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回铃音识别 座席执行外呼任务时可能会产生大量外呼失败数据，但因座席人员外呼任务繁重无法登记分析失败原因；租户管理员可通过回铃音识别意图进行意图识别，自动识别外呼失败结果后，将结果保存回铃音报表中，为租户管理员提供分析依据。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“ 外呼任务

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是 String 表示客户端结束识别请求，参数值设置为END。 cancel 否 Boolen 是否取消返回识别结果。 true：表示取消识别，也即丢弃识别中和未识别的语音数据并结束，不返回剩余的识别结果。 false：表示继续处理识别中和未识别的语音数据直到处理完所有之前发送的数据。

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