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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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说明 water_logging_ratio Float 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示各个检测出的内涝区域占用全图面积的最大比例。范围为[0,1]。 water_logging_flag Bool 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段，表示是否有内涝情况发生。 event_set

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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 快速标识烟火检测的输出消息类型。 烟火检测算法其值固定为393216，对应16进制为 0x 0000 0000 0006 0000。 task_id String 作业ID。

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应在岗人数 检测区域内，应在岗人数，取值范围为1～5之间的整数。 离岗时间告警阈值 从人员离岗到产生告警的时间间隔，取值范围为1～600之间的整数。 全景图叠加目标框 开启后，告警抓拍图会叠加智能分析检测规则、检测结果等元数据信息。 单击“布防计划”，在时间格子中，选择检测生效的时段。也可以通过模板快速配置。

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检测功能 startNetworkTest - (int)startNetworkTest:(HWRtcNetworkTestConfig *_Nonnull)netWorkTestConfig; 【功能说明】 会前网络质量开启测试，房间外调用，要等探测结束后才能加入房间。 【请求参数】

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入侵检测 处理告警事件 查入侵事件列表 查询告警白名单列表 父主题： API说明

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告警检测 在集群运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库集群的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSS LOG /cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。

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告警检测 在数据库运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于PO

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告警检测 在集群运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库集群的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。

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告警检测 在数据库运行的过程中，会对数据库中的错误场景进行检测，便于用户及早感知到数据库的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSSLOG/cm路径下查看。 enable_alarm 参数说明：允许打开告警检测线程，检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于PO

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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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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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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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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字体粗细：标签的字体粗细。 标签 > 标签文字样式 > 字体系列：标签的字体系列。 轮廓样式 > 是否展现：是否展现外部轮廓样式，默认为展示。 轮廓样式 > 边框宽度：设置外部轮廓边框的宽度，取值范围为0~50。 轮廓样式 > 颜色：设置外部轮廓的颜色，支持单色和渐变色。 图表标题：设置组件的标题。 显示图表标题：是否展示组件标题。

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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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据传输。 态势感知 SA：为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台。帮助用户检测云上资产遭受到的各种典型安全风险，还原攻击历史，感知攻击现状，预测攻击态势，为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。 威胁检测服务 MTD：威胁检测服务持续发现恶意活动和未经授权的行为，从而保护账

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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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安全帽检测技能 技能描述 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。 本技能支持根据业务需求划定区域，只检测固定区域内的未戴安全帽的行为，技能返回该区域内安全帽检测的统计信息和坐标信息。 使用时需要提供您的业务REST

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