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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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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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查询表信息 查询表大小 查询数据库 查询数据库大小 模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 本实践将演示交通卡口车辆通行分析，将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到 数据仓库 单个数据库表中，并进行车辆精确查询和车辆模糊查询，展示 GaussDB (DWS) 对于历史详单数据的高性能查询能力。

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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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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选择此次敏感检测任务需要检测的敏感项，支持全选。 可选敏感项：可选敏感项下方展示敏感项列表，包含各个敏感项名称和样例。 在“检测测试”的右侧，单击，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。

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检测结果 查看全部检测结果 处理检测结果 导出检测结果 自定义结果列表 管理筛选条件

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识打架检测的输出消息类型，打架检测算法其值固定为917504，对应16进制为 0x 0000 0000 000E 0000 task_id String 作业ID。

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gat_vehicle_class 否 String 机动车车辆类型。参考机动车车辆类型。 cross_id 否 String 路口ID，对应到一组雷视拟合设备，检测一个特定的路口或者路段。 lane_no 否 Integer 参数说明: 车辆所处车道。如果感知设备支持覆盖双向行驶方向时，桩

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创建边缘入侵检测作业 创建边缘关键岗位检测作业 创建边缘遗留物检测作业 创建边缘高密度人群统计作业 创建边缘工服工帽检测作业 创建边缘烟火检测作业 创建边缘打架检测作业 创建边缘共享单车检测作业 创建边缘个体事件行为检测作业 创建边缘个体动作检测作业 创建边缘戴口罩检测作业 创建边缘异常停车作业

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List<Object> 输出车辆信息列表。 event_set List<Object> 输出事件列表。 vehicles参数格式说明 字段 类型 说明 bounding_box Object 车辆的位置坐标信息。 license_plate_id String 检测到的车牌内容，当车牌检测不了时输出""（默认输出为空字符串）。

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Int 对应控制台的界面参数“车辆占道停留时间设置”。车辆在无明显遮挡的情况下停留时间超过该设置值则上报告警，其设置取值范围为[10, 3600]，默认值为50，单位秒。 target_roi 否 String 对应控制台的界面参数“检测区域设置”。 表示检测区域，该字段为JSON格式的字符串，API调用时需要加转义符。

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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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云上人流量统计 云上入侵检测 云上关键岗位检测 云上高密度人群统计 云上遗留物检测 云上工服工帽检测 云上烟火检测 云上共享单车检测 云上个体事件行为检测 云上个体动作检测 云上戴口罩检测 云上交通视频车辆 云上垃圾桶异常检测 云上疑似活物检测 云上城管事件-占道经营检测 云上城管事件-垃圾检测

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构化识别道路运输证的业户名称、车辆号牌、车辆类型、吨(座)位、车辆尺寸、核发机关、道路运输证号、签发日期、业户地址、经济类型、经营许可证号、经营范围等关键字段。 该接口的应用场景广泛，可应用于营运车辆合法经营性证明、车辆运输违章检测等场景，自动检测和识别道路运输证信息，降低人工录

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。

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创建消防通道占用检测 功能介绍 该API可分析边缘摄像头输出的RTSP视频流。提供了消防通道占用检测功能，可智能检测识别占用通道的堆物或车辆，同时上报占道堆物或者车辆（车牌较清晰情况下识别车牌号）告警。 目前支持H264、H265编码格式的RTSP视频流。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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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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