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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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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车牌字符，当检测到机动车属性时传该值 plate_color Int 车牌颜色，当检测到机动车属性时传该值，见附录车牌颜色 vehicle_type Int 机非人类型，当检测到机非人属性时传该值，见附录机非人类型 vehicle_color Int 车辆颜色，当检测到机动车属性时传该值，见附录车辆颜色

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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摄像头拍摄方向要正向行人正反面，略成俯视角度，具体要求如下： 保证行人上半身轮廓清晰可见。 架设高度：4m左右。 监控距离：5-10m 。 监控宽度：2-5m 。 俯视角度：左右偏角小于8°；俯仰角10°-20°。 光照要求 光照条件要求需要满足如下要求： 行人区域正面光照强度100lux及以上；防止出现过暗或者噪点。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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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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安全服务检测数据），提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理，满足您的安全需求。 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

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打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、扬尘源、工业源的全流程跟踪及指挥调度，实

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减速度（Deceleration）检测 急转向（Steering）检测 急刹（Emergency Braking）检测 加速度变化率（Jerk）检测 平稳起步(Gentle Start)检测 平顺性（Ride Comfort）检测 乘员舒适性（Driving Comfort）检测 蛇行（Snake

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查询URL跟踪配置列表 功能介绍 查询已配置好的URL跟踪配置列表。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/tr

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支持的标注类别详见3D预标注类别列表。 目标检测 图3 标注结果 目标分割 图4 标注结果 3D预标注类别列表 表1 3D预标注类别 功能 类别 目标检测 行人 自行车 摩托车 卡车 公交车 小汽车 目标分割 Pedestrian（行人） Bicycle（自行车） Motorcycle（摩托车）

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智能终端安全服务是针对企业本地终端进行风险检测和处置，防止终端感染和威胁在内网传播的一种服务。它采用云、端协同架构，由云端和安装在终端侧的HiSec Endpoint Agent软件组成。 企业边界 天关 天关与云端协同工作，作为安全防御节点，既对进出流量进行反病毒、IPS等深度安全检测，为租户本地网络提

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Int 对应控制台的界面参数“垃圾检测开关”。 "1"：表示检测垃圾； "2"：表示检测垃圾并检测疑似丢垃圾的人。 默认值为1。 person_constraint_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“邻近行人约束开关”。当开关打开时，垃圾附近有行人逗留的告警将被过滤。 "0"：表示不开启开关；

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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bbox Object 人脸在原图中的检测框位置信息，详细说明见表8。 表8 “bbox”参数说明 字段 类型 说明 x Int 检测框左上角顶点的x坐标值。 y Int 检测框左上角顶点的y坐标值。 w Int 检测框宽度。 h Int 检测框高度。 示例 人脸客流统计的json消息体示例如下：

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以及中间调用的健康情况，实现全局调用链路的自动跟踪。 常用诊断场景的指标下钻分析 根据应用响应时间、请求数、错误率等指标下钻分析，按应用、组件、环境、数据库和中间件等多维度查看。 异常URL跟踪和慢URL跟踪捕捉 基于调用URL跟踪的超时和异常分析，并有效自动关联到对应的接口调用，如

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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