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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屏蔽周围人声 操作场景 当周围的环境存在其他嘈杂人声，干扰到与会者会中发言的声音时，可开启“屏蔽周围人声”功能，增强并突出主讲与会者的声音，减少其他人声影响。 为节省系统消耗，此功能每次入会后需手动开启，建议在周围环境嘈杂时开启，效果更佳。 注意事项 目前仅Windows客户端支持屏蔽周围人声。

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> 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数，具体参数说明如表1所示，配置完成后，单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成，可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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真人声音录制 客户录制真人音频，上传至MetaStudio进行AI训练，即可得到和真人音色1:1复刻的声音模型。 声音模型可实现文本转语音，应用于数字人视频制作、直播、交互问答等场景中。不同版本录制规格如下： 基础版：20句语料，需整段录制，生成的音频总时长为3~10分钟，建议5分钟。

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> 告警模拟测试”。 配置模拟测试参数，具体参数说明如表1所示，配置完成后，单击“提交”。 表1 模拟测试参数说明 参数名称 参数说明 操作类型 选择操作类型。 ID ID自动生成，可修改。 应用/服务 选择应用和服务。 严重级别 选择告警严重级别。 告警类型 选择告警类型。 主机名

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模拟定位信息 功能介绍 云手机模拟定位信息包括GPS数据、基站信息、WiFi BSSID信息，并提供地理编码/逆地理编码功能。 使用方法 GPS数据和基站信息的注入 在手机adb shell环境里执行echo "参数列表（参数之间用“:”分割）" > /data/gps/fifo。

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哪些耳机支持屏蔽周围人声？ 屏蔽周围人声功能目前支持市面上主流的USB耳机、3.5mm耳机和蓝牙耳机。 查看自己的USB耳机是否支持屏蔽周围人声 请打开会议中的音频设置，查看您正在使用的麦克风设备，如下图所示。 若设备名称中包含或等于以下字样，则支持屏蔽周围人声： headset Headset

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听别人声音小？ 先检查当前是扬声器还是听筒模式。 确认是否会议中所有人都听发言人声音比较小。 如果是，请发言人调大音量，如果还是不行，请反馈发言人日志。 如果不是，反馈本人日志。 可播放本地音频文件，测试本地扬声器设备是否正常。 父主题： 会议

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模拟告警规则 功能介绍 Simulate alert rule 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/siem/alert-rules/simulation 表1 路径参数 参数 是否必选

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接入模拟设备 创建产品 选择左侧导航栏“边缘节点 > 设备建模”进入页面，单击右上角“创建产品”。 创建产品 所属资源空间：与节点所属资源空间一致 产品名称：自定义 协议类型：MQTT 数据格式：JSON 厂商名称：自定义 设备类型：MQTT_Device 在单击“产品名称”下的

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哪些耳机支持屏蔽周围人声？ 屏蔽周围人声功能目前支持市面上主流的USB耳机、3.5mm耳机和蓝牙耳机。 查看自己的USB耳机是否支持屏蔽周围人声 请打开会议中的音频设置，查看您正在使用的麦克风设备，如图1所示。 图1 查看麦克风设备 若设备名称中包含或等于以下字样，则支持屏蔽周围人声： headset

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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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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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模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 某公司供应链需求分析 零售业百货公司经营状况分析

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模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移

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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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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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