深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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获取监控视频状态 接口名称 WEB_GetVideoMonitorStatusAPI(后续废弃) 功能描述 获取监控视频状态 应用场景 获取监控视频状态 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetVideoMonitorStatusAPI

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FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核 -视频 内容审核-视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险： 360度全

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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。 输出结果：数字人视频。 应用领域

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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设置是否允许视频监控 接口名称 WEB_SwitchVideoMonitorAPI(后续废弃) 功能描述 设置是否允许视频监控 应用场景 设置是否允许视频监控 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_SwitchVideoMonitorAPI

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监控视频数据推送（可选） 操作步骤 选择左侧“数采配置 > 视频”，单击“编辑”。 其中，Push_url设置为rtmp://100.95.161.17:1985/edge_video/device_camera_0728_04。 使用vlc测试步骤1中看到的推送地址是否有视频数

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常态化录播、督导、无感考勤等业务，还可以提供音视频识别AI能力，支持知识点提取、视频切片等创新应用，方便学生学习，让教学内容得以回归。 移动互联网、大数据、云计算、5G、虚拟仿真等新技术正在迅速推动全球范围内教学理念、教学方法、学习环境和教师与学生行为模式的深刻变革。当下，教育培

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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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识别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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导出并分析视频质量监控指标 用户接入视频直播或多方协调时，针对直播或会议的视频质量指标可以进行导出，用以分析视频中出现的视频质量问题。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“用户运营 > 产品监控 > 视频质量监控”进入视频监控列表页面 选择会议名称，点击“导出” 在跳出的页面，点击蓝色字体“这里”跳转到导出页面中

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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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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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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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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运维监控区域 运维监控区域汇总监控信息、成本概况、费用和账单信息，帮助用户优化成本，规划费用。 图1 运维监控区域 仅当我的资源区域切换至“总览”视图时，显示运维监控区域内容。 各个模块的简介和功能如表1所示。 表1 模块概述和使用 模块 概述 如何使用 云监控 显示资源的监控信息

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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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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 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型

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