内容审核-文本

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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。 满屏绘制：选择“满屏绘制”。 绘制检测线，选择“绘制线”，在实况区域内单击绘制。 检测模式 请根据实际需要选择抓拍模式。 目标检测 目标整体检测 目标和目标整体检测 发送目标属性 开启后，会检测目标的性别、年龄、口罩等属性信息。 目标检测灵敏度 数字越大，灵敏度越高，漏检率会降低，相应的误检率会提升。

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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本文档适用于使用Ascend 310进行算子开发的人员，通过本文档您可以达成：通过本文档提供的算子开发样例进行算子开发，并将此算子集成到整网络中进行端到端的应用程序的运行，端到端了解自定义算子的开发流程。参考文档中的Reduction算子样例，学习算子开发及算子插件开发的原理，能够进行其他自定义算子的开发。掌握以下经验和技能可以更好地理解

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建设目标 中试中心的建设目标如下图所示。 图1 中试中心建设任务目标规划图 中试验证中心主要包括三大专题分别是5G试制工厂、测试平台以及体验中心。 5G试制工厂建设目标 5G试制工厂建设5G全互联工厂网络、装备制造工艺试制区以及3C电子制造区。 5G全互联工厂网络建设目标是打通工

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事件目标 事件目标是事件的处理终端，负责消费事件。 事件网格支持的事件目标如下： 云服务事件目标：已对接事件网格的华为云服务。 自定义事件目标：您自定义的处理事件的服务。

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参考表 目标连接参数说明，填写目标连接的配置信息。 表1 目标连接参数说明 参数 说明 类型 选择“WEBHOOK”。 名称 您自定义的目标连接名称。 目标连接创建成功后，目标连接名称不支持修改。 描述 目标连接的描述信息。 虚拟私有云 选择虚拟私有云，需提前创建。 目标连接创建成功后，虚拟私有云不支持修改。

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核 服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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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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公测 2020年8月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 上线商用技能：人脸检测技能、多区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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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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ntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 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，全方位保障主

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 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

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智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像内容审核，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品和灌水文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。

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，若某些图片的标签具有相似性，则需要更多的图片。 标注时，类内方差尽量要小。即相同类别的标注，尽量近似；不同类别的标注，尽量保持差距较大。 标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。 物体检测标注，需要保证目标框内物体的完整性；针对图片中存在多个物体的情形，做到不重标、不漏标。 图片标注

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标注时，类内方差尽量要小。即相同类别的标注，尽量近似；不同类别的标注，尽量保持差距较大。 标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。 物体检测标注，需要保证目标框内物体的完整性；针对图片中存在多个物体的情形，做到不重标、不漏标。 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行

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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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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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用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开

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