内容审核-文本

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内容审核-文本 Moderation (Text),基于华为自研的深度学习和内容审核模型,可自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容,帮助客户降低业务违规风险,净化网络环境,提升用户体验

商用服务费用低至¥0.16/千次

自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容

    深度学习布匹视觉检测 更多内容
  • 烟火检测

    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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  • 离岗检测

    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

    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

    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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  • 异常检测

    异常检测 异常检测应用场景相当广泛,包括了入侵检测,金融诈骗检测,传感器数据监控,医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法,基于距离计算方法,线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法: One-pass算法,O(1)均摊时空复杂度。 随机

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  • 告警检测

    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$GAUSS LOG /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

    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

    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

    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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  • 功能介绍

    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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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 什么是主机安全?

    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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  • AI开发基本流程介绍

    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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  • 超分图像重建

    超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景,超分图像重建基于深度学习算法,对图像中缺失的视觉信息进行补充,使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片,返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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  • Standard自动学习

    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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  • 学习各地管局政策

    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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  • 横向联邦学习场景

    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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  • 服务内容和服务场景

    典型应用场景 工业视觉规划设计与实施服务 工业视觉算法现场工勘调测服务-基础版(10路以内) 为客户提供现场工勘和调测服务,结合客户现场工况和调研情况进行现场成像方案设计,完成设备调试和测试。(10路以内) 产品外观检测、生产工况检测、质量定级、产品智能分拣等。 工业视觉算法现场工勘调测服务-增量单价

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  • 什么是图像分类和物体检测?

    图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一,其任务是用框去标出图像中物体的位置,并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下,定制识别出每个物体的位置、数量、名称,适合图片中有多个主体的场景,针对下图检测出图片包含树和汽车。 图2 物体检测 父主题: 功能咨询

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  • 下发人脸检测算法

    下发人脸检测算法 购买边缘人脸检测算法包。 登录视频分析服务控制台,并选择与边缘节点相同的区域。 在页面左侧导航栏中选择“服务 > 园区智能体”,进入视觉能力包列表,在边缘人脸检测算法包所在行单击“购买”。 图1 购买边缘人脸检测算法包 选择“购买时长”和“视频路数”,单击“立即购买”。

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  • 创建联邦学习工程

    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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