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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。 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。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。

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加速持续时间超过3秒 他车行为---前车加速度---减速 检验规格： 检测在主车前方60米范围内、横向±5米范围内的车辆 过程持续时间超过3秒 目标车辆每秒减速超过9% 减速开始前目标车辆速度需高于5米/秒，速度低于2米/秒时停止检测 他车行为---前车加速度---前车均速 检验规格： 以1

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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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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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全数据传输。 态势感知SA：为用户提供统一的威胁检测和风险处置平台。帮助用户检测云上资产遭受到的各种典型安全风险，还原攻击历史，感知攻击现状，预测攻击态势，为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力。 威胁检测服务MTD：威胁检测服务持续发现恶意活动和未经授权的行为，从而保护账

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RSU上报rsm消息到平台。路侧安全消息，是路侧单元通过路侧本身拥有的相应检测手段，得到其周边交通参与者的实时状态信息（交通参与者包括路侧单元本身、周边车辆、非机动车、行人等）， 并将这些消息整理成本消息体的格式，作为交通参与者的基本安全状态信息，广播给周边车辆，支持这些车辆的V2X应用。 上行TOPIC v2x/v1/rsu/{esn}/rsm/up

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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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消防通道占用检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果包括车辆占用消防通道报警、堆物占用消防通道报警以及事件消失告警。其中，事件消失告警会在已告警的车辆或者堆物不再非法占用消防通道时，触发告警。 车辆占用消防通道报警json实例

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禁止标志牌前行为（Prohibited Sign）检测 禁止标志牌前行为检测的目的是判断主车在这些禁止类标志牌前的行为是否合理。 本设计考虑评测的禁止标志牌有： 禁止机动车标志牌 禁止各种车辆标志牌 禁止驶入标志牌 限制宽度标志牌 限制高度标志牌 限制重量标志牌 在禁止机动车标志牌，禁止各种车辆标志牌，禁止驶入标志牌等标志前，

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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。 配置完成敏感检测任务之后，单击界面右下角的“提交”，提交敏感检测任务。 界面跳转至“安全任务”界面。可以在安全任务界面查看任务检测结果。 父主题：

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检测设置 使用云服务基线相关功能时，需要先参考本章节设置检查计划。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“安全与合规 > 态势感知”，进入态势感知页面。 在左侧导航栏选择“设置 > 检测设置”，进入检测设置页面。 图1 检测设置 在检测设置页面中，选择待创建计划所在

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安装检测 功能 节点安装IEF软件前，可用于选择安装节点，或节点安装失败时排查安装失败的原因。当节点不符合时，提示用户需要如何修改。 语法 edgectl diagnose installation [params] CHECKITEMS diagnose可以简写为diag in

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String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识入侵检测服务的输出消息类型，入侵检测事件其值固定为196609，对应16进制为 0x 0000 0000 0003 0001，徘徊检测事件其值固定为196610，对应16进制为 0x 0000 0000 0003

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检测功能 startNetworkTest public abstract int startNetworkTest(HRTCNetworkTestConfig networkTestConfig); 【功能说明】 启动入会前网络检测。 【请求参数】 networkTestCon

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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 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。 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。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。

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告警。 5 边缘视频车辆 该服务对于给定的视频，能输出视频里的车辆信息，包括车牌信息和车辆检测区域信息。 6 边缘遗留物检测 该服务提供了遗留物检测功能。当检测到视频中有遗留物时，会上报告警信息。 7 边缘戴口罩检测 该服务提供了未戴口罩检测功能。通过视频检测到用户设置的区域中有未戴口罩人员进入，则上报告警。

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使用DIS实时分析车辆位置 场景介绍 数据接入服务 （Data Ingestion Service，简称DIS）实时采集车辆位置数据并上传到华为云的 表格存储服务 （CloudTable Service，简称CloudTable）中，用户可以使用CloudTable查询指定车辆在指定时间段的车辆位置。

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车辆通行费发票识别 功能介绍 识别车辆通行费发票中的关键文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 车辆通行费发票示例图 如果图片中包含多张卡证票据，请调用智能分类识别服务。 约束与限制 支持

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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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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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