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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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如下图，在接口维度汇总列表中将鼠标指针放在需要设置为URL跟踪的url上，单击，设置当前url为URL跟踪。 图1 配置URL跟踪 查看URL跟踪视图 在“接口调用”页面查看： 设置为URL跟踪的url，可以单击url前的查看URL跟踪的拓扑图。 图2 查看URL跟踪 在“URL跟踪视图”页签查看。 在左侧导航栏选择“应用监控

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礼让行人（Polite To Pedestrian）检测 礼让行人检测的目的是判断当行人横穿马路时， 主车是否有礼让行为。 具体的礼让行为包括在行人横穿马路过程中， 进行停车已经停车距离要合适， 并且当行人离开车道后， 主车重新启动时间要合适。 其中停车距离允许用户自定义，本设计

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应用样例：图片行人检测 样例介绍 运行应用样例 父主题： 第一个AI应用

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资源跟踪 操作场景 根据 云审计 服务所记录的操作记录，可以查看任意云服务资源在其整个生命周期内的操作记录，并检视具体操作的细节。 前提条件 已开通云审计服务且追踪器状态正常。 操作步骤 以查看某个 弹性云服务器 的所有操作记录为例： 以 CTS 管理员权限登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击图标，选择区域和项目。

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项目跟踪 合作伙伴项目报备审核通过，标志着项目报备成功。伙伴可以线下开展项目的实际交付，在项目交付完成、获取到项目验收报告等材料后，在伙伴中心进行申请验收。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“交付

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@ Trace_Flag：指定跟踪标记序号，当前仅支持 1117, 1118, 1204, 1211, 1222, 1224, 3604。 @ Trace_Action：指定跟踪标记操作，1为打开跟踪标记，0为关闭跟踪标记，-1为查看跟踪标记。 打开跟踪标记1117，示例如下： EXEC

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跟踪号是什么，能跟踪到数据吗？ 跟踪号为后台跟踪任务状态使用，不能跟踪到数据。 父主题： 数据集成普通任务

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模型识别跟踪 定义：void StartTrack (TrackingCallBack<ModelData> callback) 描述：获取3Dtracking结果。上层实现回调处理，SDK通过回调返回识别跟踪结果，callback在程序工作期间被连续回调，更新最新结果，注意当跟踪失败时，需要重新调用识别方法。

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部署跟踪服务 图1 部署跟踪服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存8G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 计算资源配置 环境变量配置 新版本不需要配置DETECTION_3D_ENDPOINT，可自动从HiLens配置的环境变量中获取 表1 环境变量配置 环境变量名称

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通过检索条件，快速找到需要跟踪的设备，并单击"查看"按钮，进入设备详情。 在“设备详情”页，单击“消息跟踪”页签，单击“启动消息跟踪”按钮，并设置设备的消息跟踪时间，如下图所示，消息跟踪时长表示从启动消息跟踪功能开始到结束消息跟踪的总时长，在设置的时间段内进行消息跟踪，修改跟踪配置后，会以修改后时间为准。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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单击，可最小化显示日志跟踪页面。 单击最小化图标后，日志跟踪页面将会被隐藏。在AstroZero管理中心页面的右下角，可以看到日志跟踪剩余时间。单击该时间，将重新弹出日志跟踪页面。 图2 日志跟踪时间 父主题： AstroZero系统设置与运维监控

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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安全帽检测技能 技能描述 面向智慧园区的安全帽检测技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动检测园区工人未戴安全帽的行为。 本技能支持根据业务需求划定区域，只检测固定区域内的未戴安全帽的行为，技能返回该区域内安全帽检测的统计信息和坐标信息。 使用时需要提供您的业务REST

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进行人员排班 用户可以在排班表页面进行人员排班，支持月排班、周排班和日排班。 背景信息 月排班和周排班，排班发布后不可修改，只可以查看；日排班排班发布后，可修改。 未发布排班时，人员统计为空，不展示数据；发布排班后，展示人员统计数据，不可修改。 日排班只能对选择日期后一天进行排班，选择日期的排班需要手动排班。

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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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