模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务

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段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后续训练。训练过程中可选择在验证数据集上进行评估，评估结果更好的模型参数将会保留。 提取降维之后数据：完成模型训练后，生成降维后的结果数据。 当您在运行AutoGenom

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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人工智能和大数据的技术优势，实现泛园区场景的智慧化管理，提供基于AI的事件智能感知和分析能力，助力业务闭环，使生产生活更加便捷和高效。 方案架构 园区智能体通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知

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固定时间间隔的客流信息。 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

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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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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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取值范围：长度不超过17，只允许字母、数字字符的组合。 obu_id String "参数说明：车载OBU的唯一标识。 取值范围：长度不超过128，只允许字母、数字、以及_-等字符的组合。 imei String 参数说明：IMEI，OBU上电子序列号。 取值范围：长度最小1最大255，支持纯数字的组合。 brand

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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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业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。

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高速精准运营——提升高速全场景感知能力，对过车数量、完整的车辆刻画进行全天候感知，支撑高速路网智慧运营，实现高速公路设施的数字化采集、管理与应用。 城市交通治理——提升城市道路数字化能力，增强路侧感知能力，对交通态势进行精准的感知，提升出行安全，同时通过云端进行交通能力建模，指导城市交通的优化和治理。 场景类型 场景特点

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以较低速度在路面、人行道或自行车道上行驶的人力驱动的两轮车辆。 行人Pedestrian 道路上自由行动的所有人员。 交通灯Traffic Lights 交通灯，即红绿灯，标注的一个实例仅包含一个三联装的红绿灯，无论横向或纵向。 拖车Trailer 拖车，被拖拽的车辆或集装箱。 路障Road barrier

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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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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自动识别图片中的车牌信息。 名片识别 自动识别名片中的信息，识别信息包括姓名、职位头衔、公司、部门、联系方式、地址、邮箱、传真、邮编、公司网址等信息，并将识别结果返回给用户。 VIN码识别 自动识别图片上的车架号信息。 泰文身份证识别 自动识别身份证上的全部信息，一次扫描即可识别身份证号码、姓名、地址等全部信息。

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标定管理：支持车辆、车辆传感器标定的配置，方便即时管理车辆以及标定信息。 源数据包：此模块展示导入成功的数据包，支持对源数据包的查看，回放等功能。 数据场景：平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在此模块中。 数据集：支持数据集

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参数说明：定义Z轴方向的加速度大小，Z轴方向竖直向下，沿着Z轴方向为正。 分辨率为0.02G，G为重力加速度值9.80665m/s2。 最小值：-127 最大值：127 yaw_rate 是 Integer 参数说明：车辆横摆角速度。指汽车绕垂直轴的偏转，该偏转的大小代表汽车的稳定程度。如果偏转角速度达

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Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。首先，需要根据业务需求收集相关的原始数据，确保数据的覆盖面和多样性。例如

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建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。

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Moderation），是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行 内容审核 ，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增，大量色情、暴力等不良信息夹杂其中，如果不做好

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的加密保护； 支持安全多方计算，如基于隐私集合求交PSI（Private Set Intersection）技术的多方样本对齐、 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护； 可插件化的对接 区块链 存储，实现多方数据的流动轨迹、使用过程的全程可追溯、可审计。

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