内容审核-文本

修改标注物。 将其他标注物涂成错误标签，应选择该标注所在图层，然后重新选择正确的标注类别绘制。 图2 修改标注物 标注车道线。 打开强度屏，辅助标注车道线。 图3 辅助标注车道线 快捷键使用说明 Octopus平台提供快捷键使用，用户可以利用快捷键快速完成标注，提高标注效率。 表1 快捷键使用说明

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UploadMapLane objects 参数说明：路段包含的车道，最大32个。 stopLine 否 Array of UploadMapPosition3D objects 参数说明：道路停止线，一般在红绿灯路口定义多个坐标点连接成为一条线，通常为两点连接为一条直线，也可以是一条折线，数量范围（2-32）。

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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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加速度是否太大， 对于侧向加速度大于一定阈值（可用户自定义，本设计取2m/s2）， 则换道时的侧向加速度检测不通过。 对于判断换道持续时间是否合理， 本设计以主车相对车道中心线的偏离横摆角作为换道开始和结束的判定标记， 在换道时刻之前的第一个偏离横摆角小于0.03rad的时间点为换道开始点，

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是否必选 类型 说明 lines 是 List<Object> 道路线集合，包括车道线信息。 道路线lines参数说明 字段 是否必选 类型 说明 data 是 List<Object> 划线信息，即线的两个端点坐标。由两个点坐标构成，格式[[x1,y1],[x2,y2]]。 响应

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参数说明：与当前情况关联的有效点集。 数组长度：1 - 8 path_radius 否 Integer 参数说明：单位为0.1米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离，反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 最小值：0 最大值：200 表9 ReferenceLink 参数 是否必选 参数类型 描述 up_stream_node_id

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供文本、图像、音频、视频等内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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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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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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参数说明：与当前情况关联的有效点集。 数组长度：1 - 8 pathRadius 否 Integer 参数说明：单位为0.1米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离，反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 最小值：0 最大值：200 表8 RSUReferenceLink 参数 是否必选 参数类型 描述

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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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参数说明：事件的有效路径 path_radius Integer 参数说明：事件的影响区域半径，可选，单位为分米。用半径表示影响区域边界离中心线的垂直距离，反映该区域的宽度以覆盖实际路段。 表7 Position3D 参数 参数类型 描述 lat Number 参数说明：定义纬度数值

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应对对向车辆占道（Encroaching vehicle）检测 在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m），

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理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知

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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 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。

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近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以 数据接入服务 DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1

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道路线集合，包括流量线和车道线信息。 道路线lines参数说明 字段 是否必选 类型 参数说明 data 是 List<Object> 划线信息，即线的两个端点坐标(x1,y1)和(x2,y2)。 properties 是 Object 道路线属性信息。 "type"为0时表示流量线，"type"为1时表示车道线。

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