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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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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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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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ntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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逆行（Reverse Direction Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane

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查询分区指定偏移量的消息 功能介绍 查询分区指定偏移量的消息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/management/topics/{topic}/partitions/{partition}/message

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查询分区指定偏移量的消息 当前页面API为历史版本API，未来可能停止维护。 URI GET /v1.0/{project_id}/instance/{instance_id}/manage/topic/{topic_name}/partition/{partition}/off

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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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，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、交通信号、Trigger。 默认勾选Trigger，当出现时，单击图标，地图中会出现trigger的详细信息。 交通信号包含信号灯和交通标识牌。

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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。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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1_codeX_codeY_codeZ_codeX_codeY_codeZ.tiff |--- ... 父主题： 3D预标注车道线检测

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单行线路口是指该路口的所有road均为单行线，比如一个普通的十字路口由8条road组成. 用途：创建junction城区路口的静态场景（地图） 参数：参数如下表. Parameter Type Mandatory Description lane_num int yes 单方向车道数量. bikeway

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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lane_id Integer 参数说明：车道编号。如果感知设备支持覆盖双向行驶方向时，桩号递增行驶方向，车道号从左到右从1依次递增；桩号递减行驶方向，车道号从左到右从-1依次递减。如果感知设备只支持覆盖单向车道，可以不区分桩号递增或者递减行驶方向，车道号可以按照车辆行驶方向从左到右，从1开始递增。

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智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。

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选择此次敏感检测任务需要检测的敏感项，支持全选。 可选敏感项：可选敏感项下方展示敏感项列表，包含各个敏感项名称和样例。 在“检测测试”的右侧，单击，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。

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JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识打架检测的输出消息类型，打架检测算法其值固定为917504，对应16进制为 0x 0000 0000 000E 0000 task_id String 作业ID。

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