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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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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开始人脸检测 表1 开启人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/start 接口功能 开始人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，开启人脸检测 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置

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云上人脸提取 创建云上人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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停止人脸检测 表1 停止人脸检测 REST URL格式 访问方法 URI POST /v1/ai/face-detection/stop 接口功能 停止人脸检测功能 接口说明 本接口调用后，人脸检测功能停止 响应数据 参见表2、表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型

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人脸资源管理 添加人脸 查询人脸 更新人脸 删除人脸 批量删除人脸 父主题： API

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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人脸检测技能 技能描述 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。 本技能支持： 判断并过滤尺寸过小、清晰度较差、角度过大等无法判断的人脸。 同时检测多张人脸。 人脸跟踪。对同一个人抓拍的人脸做去重，避免大量的重复上报。

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人脸客流统计技能 技能描述 智慧门店的人脸抓拍和客流统计技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，对进入门店的人形进行抓拍，并自动筛选出此人进店过程中尺寸、清晰度、角度最佳的人脸和对应的原图上传至您的后台系统。 结合云上人脸识别服务（Face Recognition，简称

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创建人脸库 功能介绍 创建用于存储人脸特征的人脸库。您最多可以创建10个人脸库，每个人脸库最大容量为10万个人脸特征。如有更大规格的需求请联系客服。 前提条件： 请确保您已开通人脸搜索服务。 默认情况下，一个人脸库最大可支持10万个人脸特征，一个用户最多可创建10个人脸库，最多可

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启动AI人脸检测 接口名称 WEB_AiFaceDetectionStartAPI(后续废弃) 功能描述 启动AI人脸检测 应用场景 启动AI人脸检测 URL https://ip/v1/ai/face-detection/start?ActionID=WEB_AiFaceDetectionStartAPI

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如何实现人脸唤醒功能？ 人脸唤醒功能需要通过企业智慧屏的内置WEB管理界面打开，在设备休眠后1分钟可以通过人脸进行唤醒，设置1分钟的时间限制是为了考虑误唤醒的场景。 父主题： AI

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智慧园区人脸检测 环境准备 IEF服务配置 下发人脸检测算法

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以通过创建人脸集合接口创建属于用户的人脸集；通过添加人脸接口向人脸集中添加图片；通过查询人脸搜索接口，返回与输入人脸相似度最高的N张人脸图片；通过删除人脸接口从人脸集中删除用户不需要的人脸特征；通过删除人脸集接口删除用户创建的人脸集。 人脸搜索可用于企业、住宅的安全管理等多种场景

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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添加人脸到人脸库中。将单张图片中的人脸添加至人脸库中，支持添加最大人脸或所有人脸。 查询人脸 查询指定人脸库中人脸信息。 更新人脸 根据人脸ID（face_id）更新单张人脸信息。 删除人脸 根据指定字段删除人脸库中人脸，删除后人脸库容量会相应的释放。 批量删除人脸 自定义筛选条件，批量删除人脸库中的符合指定条件的多张人脸。

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以上下游质量管理作为核心产品，实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联，真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求，同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量管理潜能，形成端到端的智能决策和快速响应。 解决方案实践的应用行业推荐： 服务于制造业，主要目标行业为智能汽车与新能

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B

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高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果 支持迁移学习，只需少量数据即可完成非首站点模型训练，提升模型泛化能力 模型自动重训练，持续优化模型效果，解决老化劣化问题

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