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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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Centrality） 单点环路检测（Single Vertex Circles Detection） 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 点集全最短路（All Shortest Paths of Vertex Sets） 带一般过滤条件环路检测（filtered

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选择此次敏感检测任务需要检测的敏感项，支持全选。 可选敏感项：可选敏感项下方展示敏感项列表，包含各个敏感项名称和样例。 在“检测测试”的右侧，单击，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。

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检测结果 查看全部检测结果 处理检测结果 导出检测结果 自定义结果列表 管理筛选条件

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event_type Uint64 快速标识打架检测的输出消息类型，打架检测算法其值固定为917504，对应16进制为 0x 0000 0000 000E 0000 task_id String 作业ID。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 message_id String

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取值范围：浮点型，0.0~1.0 默认值：0.9 alarm_report_interval 参数说明：指定告警上报的时间间隔。 参数类型：SIGHUP 取值范围：非负整型，单位为秒。 默认值：10 父主题： GaussDB (DWS)数据库GUC参数

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子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利

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可视化的管理平台，便于您集中下发配置信息，查看在同一区域内主机的防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中的各项安全风险。 集成多种杀毒引擎，深度查杀主机中的恶意程序。 接收您在控制台下发的配置信息和检测任务，并转发给安装在 服务器 上的Agent。 接收Age

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.2.4) OD中介中心度（od_betweenness）（2.2.4） 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）（2.2.4） 带一般过滤条件环路检测（filtered_circle_detection）(2.2.15) 子图匹配（subgraph_matching）(2

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中括号内包含五个数，前四个数为Double类型的浮点数，第五个数为Double类型的正浮点数，参数需严格按照该格式填写。 中括号内的五个数的含义如下：第一个数表示沿x轴方向灭点的x坐标，第二个数表示沿x轴方向灭点的y坐标，第三个数表示沿y轴方向灭点的x坐标，第四个数表示沿y轴方向灭点的y坐标，第五个数表示沿x轴方向的缩放系数。

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在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。 配置完成敏感检测任务之后，单击界面右下角的“提交”，提交敏感检测任务。 界面跳转至“安全任务”界面。可以在安全任务界面查看任务检测结果。 父主题：

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检测设置 使用云服务基线相关功能时，需要先参考本章节设置检查计划。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角单击，选择“安全与合规 > 态势感知”，进入态势感知页面。 在左侧导航栏选择“设置 > 检测设置”，进入检测设置页面。 图1 检测设置 在检测设置页面中，选择待创建计划所在

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安装检测 功能 节点安装IEF软件前，可用于选择安装节点，或节点安装失败时排查安装失败的原因。当节点不符合时，提示用户需要如何修改。 语法 edgectl diagnose installation [params] CHECKITEMS diagnose可以简写为diag in

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String 作业ID。 message_id String 告警ID，生成的唯一告警事件UUID。 timestamp Uint64 触发告警时间点的时间戳。 image_base64 String 告警时刻输入的视频图像的Base64编码结果。 data Object 业务输出内容。 data参数格式说明

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检测功能 startNetworkTest public abstract int startNetworkTest(HRTCNetworkTestConfig networkTestConfig); 【功能说明】 启动入会前网络检测。 【请求参数】 networkTestCon

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随机森林结构仅构造一次，模型更新仅仅是节点数据分布值的更新。 节点存储多个窗口的数据分布信息，能够检测数据分布变化。 异常检测和模型更新在同一个代码框架中完成。 语法格式 1 SRF_UNSUP(ARRAY[字段1, 字段2, ...], '可选参数列表') 函数输出为[0, 1]

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取值范围：浮点型，0.0~1.0 默认值：0.9 alarm_report_interval 参数说明：指定告警上报的时间间隔。 参数类型：SIGHUP 取值范围：非负整型，单位为秒。 默认值：10 父主题： GaussDB(DWS)数据库GUC参数

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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度数关联度算法计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表征图中高度数节点是否和高度数节点相连。 三角计数（Triangle Count） 不考虑边的方向，统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 聚类系数（Cluster Coefficient）

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单击“创建项目”，物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。

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