边缘视频车辆 创建视频车辆 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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发证日期。 manufacture_name String 车辆制造企业名称。 vehicle_brand String 车辆品牌。 vehicle_name String 车辆名称。 vehicle_model String 车辆型号。 vin String 车架号。 vehicle_color

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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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管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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云上交通视频车辆 创建云上视频车辆作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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查询车辆列表 功能介绍 查询车辆列表 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/vehicles 表1 路径参数 参数

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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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边缘特殊车辆检测 创建边缘特殊车辆检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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对应控制台的界面参数“检测区域设置”。 包括车辆检测区域以及离开线和靠近线。以lines属性的type值区分离开和靠近线，0表示车辆靠近线，1表示车辆离开线。该字段为JSON格式的字符串，API调用时需要加转义符。详细JSON格式参见设置target_roi。 默认进入线在离开线下方。当车辆从上往下行驶，触

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车辆基础安全信息(bsm) 功能介绍 RSU上报bsm消息到平台，平台经过处理后将该消息推送到对应的数据转发配置通道。 车辆基本安全信息，用来在车辆之间交换安全状态数据。车辆通过该消息的广播，将自身的实时状态告知周围车辆，以此支持一系列协同安全等应用。 TOPIC v2x-v1-bsm

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基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行多模态联合分析，充分挖掘数据潜在关联性。

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切换到上一级路径。 health cd .. 切换到指定的路径，如切换到src1。 health cd /src1 回到本项目根路径。 health cd / 回到本项目下DataSet路径。 health cd gene-assent:/DataSet/ 切换到引用数据的路径，例如引

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路径生成 GS_222100001 错误码： could not determine which collation to use for ILIKE. 解决方案：请使用COLLATE子句显式设置排序规则。 level： ERROR 父主题： 优化器

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时序路径 从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：

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路径API 查询路径详情(1.1.6) 父主题： 内存版

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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