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sensitivity 敏感度 0-10 默认值5 敏感度参数越高，阈值线越紧；敏感度参数越低，阈值线越松。 敏感度参数最高不超过5.5，最低不低于3.5；一般配置4.5或者5。 请求量指标因为使用了新的算法，敏感度可以在0.5—5之间调节。 时延、请求量、速率类指标敏感度每降低0.5，阈值线相对浮动3%，绝对浮动3。

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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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区分基础版和领域版的接口 接口类型 接口 自然语言处理基础 服务接口 命名实体识别（基础版） 命名实体识别（领域版） 文本相似度（基础版） 文本相似度（领域版） 语言生成 服务接口 文本摘要（基础版） 文本摘要（领域版） 语言理解 服务接口 情感分析（基础版） 情感分析（领域版）

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BetweennessSample 中介中心度算法 EdgeBetweennessSample 边中介中心度 OdBetweennessSample OD中介中心度 SingleVertexCirclesDetectionSample 单点环路检测 CommonNeighborsOfVertexSetsSample

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概述 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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输入参数source=Lee，target=Alice，计算两个节点之间的关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考

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accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity 否 Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output 否 String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule 否 String 样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。

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聚类系数算法（Cluster Coefficient） 中介中心度算法（Betweenness Centrality） 边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 单点环路检测（Single

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Dirichlet Allocation)，由Blei等人于2003年提出的无监督学习算法，可以按照概率分布的形式给出文档集中每篇文档的主题，在文本挖掘领域，应用于文本主题识别、文本分类和文本相似度计算等方面。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe in

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即时输出识别结果 连续识别语音流内容，即时输出结果，并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。

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及扩展问，并按相似得分降序展示搜索结果。 初筛是比较粗略的相似度匹配算法，快速的召回一批比较有可能的问题，然后利用重排序算法去精确排序。初筛一般更关心词语是否出现，重排序对顺序、词组等的特征会综合考虑。 重排序结果 根据初筛结果，对用户问进行语义识别，并根据相似度得分重新排序，按得分倒序展示结果。

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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在 服务器 上的Agent。 接收Age

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此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。单击查看核函数特征交互神经网络详细信息。 表5 核函数特征交互神经网络参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类。“

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“文本词向量”节点用于将词和句/段落映射到一个向量，可用来表示词与词之间或句与句之间的关系。该算法基于Skip-gram模型利用词语来预测它的上下文，并表示为向量形式，可应用于社交网络中的推荐系统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe input

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包括门店签到（门头照相似度判断）、货架陈列盘点（SKU识别+排面分析）、广宣识别、作弊检测（翻拍识别）等零售终端拜访业务。 方案优势 丰富场景： 大模型图像匹配算法，更好适应门头文字遮挡、无牌匾、多门头混淆情况，精准识别翻拍(夜间、强光照等)，批量货架重复检测，拦截跨店照片作弊行为等。

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测 VS Code连接Notebook 操作指导 02:16

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费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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