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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大，I帧会越小，对应的图像清晰度会降低。 区域裁剪 开启该功能后，可以选中检测视频部分区域进行编码作为子码流。 镜像模式 可对视频画面做上下左右颠倒处理。 走廊模式 可对视频画面进行90度旋转，得到9:16或者3:4等横纵比。 全帧率 可更改摄像机最大支持帧率，码流帧率最大值将小于全帧率。

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特效：组件是否高亮显示，支持默认展示和跳转到页面时展示。 边距：组件中视频距离整个组件四边（上、下、左、右，如图2）的距离，默认为0，即铺满整个组件。 配置 在配置中，设置视频组件的视频地址、视频封面、视频播放等。 图4 配置 视频 视频地址：视频的URL地址，视频支持格式有MP4、OGG、MOV和WEBM。

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使用VOD处理OBS中的音视频 场景说明 目前视频点播已提供了丰富的音视频上传方式，如视频点播控制台的本地上传 为解决上述问题，视频点播提供了OBS音视频托管功能，源文件仍是存储在OBS桶中，授权托管给点播服务后，您可以直接在视频点播控制台对源文件进行处理，且处理后生成的相关媒资

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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视频 本章节主要介绍视频组件各配置项的含义。 样式 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 自动播放：勾选时，视频会自动播放。 循环播放：勾选时，视频会循环播放。 控制条：勾选时，视频播放时会显示控制条。 静音：勾选时，视频会静音播放。

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是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码率的视频文件，以适应不同的网络带宽、不同的终端处理能力和不同的用户

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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靠、类型丰富，无需考虑容量限制。 基于深度学习和大样本库的 内容审核 能力，支持对图片、文本、视频进行涉黄、广告、涉暴等内容的自动检测，帮助客户降低业务违规风险。 CND全球稳定加速，将数字资产对应富媒体内容分发至靠近用户的加速节点，使用户可以就近获得所需的内容，提高用户访问的响应速度，提升业务使用体验。

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上传成功后，单击页面右侧刷新按钮，刷新页面。 选择需要操作的对象单击对象名称，进入对象页面粘贴链接，将链接放在大屏>媒体>视频>视频的上传链接框中。 图2 对象页面 注意视频链接必须是浏览器可以访问的，且需满足其内容安全策略。 本地上传。 播放设置 自动播放 显示/隐藏自动播放：单击“显示自动播放”左侧的勾选框，表示显示自动播放，表示隐藏自动播放。

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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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可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式

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等场景。 AI加速型：AI加速型节点实例，搭载高性能、低功耗的海思Ascend 310 AI处理器，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作，适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景。 通用型（节点规格为4U8G） 系统盘类型 高IO：后端存储介质为SAS类型。 超高IO：后端存储介质为SSD类型。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”，上传访问密钥，在弹出的对话框中上传已下载的访问密钥（AK/SK），单击“确定”。若没有访

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盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型，是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型，可以

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企业智慧屏是否具备美颜功能？ 企业智慧屏产品团队有专业的音视频积累技术，对摄像头的成像进行深度的优化处理，让色彩更艳丽，人像更清晰，作为专业的视频摄像头，不提类似网络直播摄像头那样单独的美颜功能。 父主题： 摄像头

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出判断或预测。 AI开发的目的是什么 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。

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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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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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