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入侵检测 处理告警事件 查入侵事件列表 查询告警白名单列表 父主题： API说明

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应在岗人数 检测区域内，应在岗人数，取值范围为1～5之间的整数。 离岗时间告警阈值 从人员离岗到产生告警的时间间隔，取值范围为1～600之间的整数。 全景图叠加目标框 开启后，告警抓拍图会叠加智能分析检测规则、检测结果等元数据信息。 单击“布防计划”，在时间格子中，选择检测生效的时段。也可以通过模板快速配置。

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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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作空间名称，进入目标工作空间管理页面。 图1 进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“设置 > 检测设置”，进入检测设置页面。 图2 进入检测设置页面 在检测设置页面中，单击“创建计划”，系统右侧弹出新建检查计划页面。 配置检查计划。 填写基本信息，具体参数配置如表1所示。 表1

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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个人数据说明 使用个人数据的场景 视频转码、转封装处理的音视频文件。 用户下发视频截图任务，截图后图片存储于用户自有OBS桶中。 收集的个人数据项 媒体处理的音视频文件。 视频截图。 收集的来源和方式 最终用户访问。 媒体处理过程中，媒体处理服务从视频文件中获取。 使用的目的以及安全保护措施

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表1 个人数据说明 使用个人数据的场景 数据批导 数据集 通用存储 数据合规递送 收集的个人数据项 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 自定义数据集（含有人像的2D图片，音频或视频） 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 个人数据收集的来源和方式 对象存储导入 本地

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个人数据说明 OpenEye Desktop平台在业务运营或故障定位的过程中将获取或使用用户的个人数据如下表，对于这部分数据您有义务根据所适用国家的法律制定必要的用户隐私政策并采取足够的措施以确保用户的个人数据受到充分的保护。 使用个人数据的场景 收集的个人数据项 个人数据收集的来源和方式

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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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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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直播流播放画像，为什么累计观看人数比峰值观看人数少？ 由于累计观看人数是按IP地址进行统计的，而在线峰值连接数则根据不同协议统计方式有所不同： 若播放协议为RTMP和FLV，以会话数进行统计，并发连接数即在线人数。 若播放协议为HLS，此数据不可作为在线人数的参考。 因此存在人数统计不一致的情况。

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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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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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自动学习（新版） 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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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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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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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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可视化输出开关，默认是0，取值范围[0 1]。默认每个ROI区域检测到的人数大于告警阈值时，只会发送原图信息。只有打开可视化开关后，才会将检测到的行人和横幅进行可视化输出。可视化场景如下： 检测到单个行人，会用红色框进行标注。 检测到游行示威的横幅，会用红色框标注。 如果检测到密集人群，会对该区域进行颜色渲染。

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护阈值参数，系统检测到攻击后通知用户进行网站防御。 更多DDoS高防详情可参见Anti-DDoS流量清洗产品介绍。 Web应用防火墙 Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，阻挡诸如

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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