获取人脸图像 表1 获取人脸图像 REST URL格式 访问方法 URI GET /v1/ai/face-detection/picture?id={id} 接口功能 获取人脸检测图片。在收到消息MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT后，根据消息体中 人脸识别 ID获取对应的图像数据。

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图像审核 图像 内容审核 （V3） 图像内容审核（同步批量）（V3） 父主题： API

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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图像审核 图像内容审核（V3） 父主题： SDK调用示例

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高效率：外业数据一次采集生成多种AR成果数据，应用到虚实融合、定位、导航等多个场景，极大地提升数据采集和地图生产效率。 全自动：全自动化AR地图生产，用户只需上传全景相机数据，一键启动和完成地图生产。 高逼真：通过AI深度估计和3D识别等技术，准确理解物理世界，虚实融合，实现逼真的沉浸式体现效果。 产品功能

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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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组网规模最大支持2000节点 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 网络性能 VPC网络叠加容器网络，性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗 容器网络隔离 容器隧道网络模式：集群内部网络隔离策略，支持NetworkPolicy。 VPC网络模式：不支持

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从

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融合版本删除单个basicAw 功能介绍 融合版本删除单个basicAw URI DELETE /v3/{project_id}/basic-aw/{aw_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，固定长度32位字符（字母和数字）。

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自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目

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>'|"/`”，输入长度不能超过256个字符。 单击“确认”，创建一个3D2D融合预标注任务。 3D2D融合预标注相关操作 3D2D融合预标注还可以进行以下操作。 表1 3D2D融合预标注相关操作 任务 操作步骤 预览 单击操作栏中的“预览”，预览2D和3D标注结果。只有执行成功的任务，才支持预览操作。

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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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繁通信的工业应用。通过CloudPond与在云端运行的其他业务系统，如办公OA、ERP等无缝互通，实现IT-OT系统融合。 医疗保健场景：将华为云大数据、机器学习等服务部署在客户机房，通过将医疗数据存储在CloudPond上，实现快速医疗信息分析和检索。 在线游戏场景：在线游戏依

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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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