自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图

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、预警事件上报等多项能力的一体化平台，依托于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现智慧园区、城市治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供

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分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进

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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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人工智能和大数据的技术优势，实现泛园区场景的智慧化管理，提供基于AI的事件智能感知和分析能力，助力业务闭环，使生产生活更加便捷和高效。 方案架构 园区智能体通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知

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提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比，Serverless架构的DLI还具有以下优势：

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Online实例，创建并打开一个空白工作目录，命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包，为加快安装速度此处安装的是tensorflow-cpu，命令如下。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu matplotlib

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数据保护技术 云容器实例同时具备容器级别的启动速度和虚拟机级别的安全隔离能力，提供更好的容器体验。 原生支持Kata Container 基于Kata的内核虚拟化技术，为您提供全面的安全隔离与防护 自有硬件虚拟化加速技术，让您获得更高性能的安全容器 图1 通过Kata容器实现多租户容器强隔离

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技术栈管理 获取标签所有技术栈（废弃） 父主题： 历史API

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数据保护技术 传输加密（HTTPS） 为保证数据传输的安全性，LakeFormation的API接口是HTTPS协议，Console或其他云服务需要采用HTTPS协议访问LakeFormation。 数据备份 LakeFormation支持基于其数据备份能力实现LakeFormation实例的数据备份。

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数据保护技术 ROMA Exchange通过传输加密（HTTPS）保证数据传输的安全性，推荐使用更加安全的HTTPS协议。对敏感数据加密存储。 父主题： 安全

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来源于原子指标中的属性。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 复合指标 复合指标是由一个或多个衍生指标叠加计算而成，其中的维度、限定均继承于衍生指标。注意，不能脱离衍生指标、维度和限定的范围，去产生新的维度和限定。 时间限定 原子指标是计算逻辑的标准化定义，时间限

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数据保护技术 性能测试服务通过多种手段保护数据安全。 数据保护手段 简要说明 传输加密（HTTPS） 为保证数据传输的安全性，性能测试服务使用HTTPS传输数据。 个人数据保护 通过控制个人数据访问权限以及记录操作日志等方法防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 隐私数据保护 性能测试服务不消费、不存储用户数据。

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数据保护技术 为了确保您的个人数据（例如用户名、密码等）不被未经过认证、授权的实体或者个人获取，ServiceStage对用户数据的存储和传输进行加密保护，以防止个人数据泄露，保证您的个人数据安全。 收集范围 收集及产生的个人数据如表1所示： 表1 数据收集范围 类型 收集方式 用途

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为了提高服务的可用性及韧性，DRS提供了断点续传及故障恢复的能力。在源数据库的数据未损坏或丢失的前提下，DRS实例可以从最近停止的点开始，继续进行数据复制。若实例底层的资源出现故障，则迁移至AZ内新的实例，并断点续传。DRS也提供了跨AZ高可用的能力，对于跨AZ高可用的实例，当主A

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数据保护技术 DMS for Kafka通过多种数据保护手段和特性，保障DMS for Kafka的数据安全可靠。 表1 DMS for Kafka的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 容灾和多活 根据对数据与服务的不同可靠性要求，您可以选择在单可用区内（单机房

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数据保护技术 HSS通过如下数据保护手段和特性，保障HSS中的数据安全可靠。 数据保护手段 说明 传输加密（HTTPS） 微服务间管理数据传输进行加密，防止数据在传输过程中泄露或被篡改。用户的配置数据传输采用安全协议HTTPS，防止数据被窃取。 数据冗余存储 资产信息、告警事件等数据存储均具备副本备份恢复能力。

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表分区技术 表分区技术（Table-Partitioning）通过将非常大的表或者索引从逻辑上切分为更小、更易管理的逻辑单元（分区），能够让对用户对表查询、变更等语句操作具备更小的影响范围，能够让用户通过分区键（Partition Key）快速的定位到数据所在的分区，从而避免在数

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