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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如何检测NB网络信号？ 发送指令AT+ CS Q命令查询NB信号强度。 返回值为+CSQ：<rssi>,<ber> rssi越大，表示信号越强。信号强度和rssi换算公式为：信号强度=-113dBm+(rssi*2) rssi=0，表示信号非常差。 rssi=31，表示信号质量非常强。 rssi=99，表示没有信号。

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服务器 信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程

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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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对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，

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信号机上报SPAT 功能介绍 信号灯消息。包含了一个或多个路口信号灯的当前状态信息。结合MAP消息，为车辆提供实时的前方信号灯相位信息。 上行TOPIC v2x/v1/signalcontroller/{traffic_controller_id}/spat/up topic中{

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器线程发送控制信号。只有系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端线程

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器线程发送控制信号。仅系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端线程发

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员才能使用这些函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端的当前查询。 返回值类型：boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程发送一个

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服务器信号函数 服务器信号函数向其他服务器进程发送控制信号。只有系统管理员有权执行以下函数。 pg_cancel_backend(pid int) 描述：取消一个后端线程正在执行的语句。 返回值类型：Boolean 备注：pg_cancel_backend向由pid标识的后端进程

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AP的干扰。该策略可能会导致信道切换频繁，建议在技术人员指导下使用。 底噪调优：当所在网络中由于特殊的外部干扰造成AP的底噪过高，导致业务体验恶化时，设备会规避干扰。当AP连续三次检测到当前信道底噪超过底噪阈值门限时，AP就会通过射频调优调离此信道，并在30分钟内不会调回此信道。

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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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er架构引入扩散模型的新方法。传统的扩散模型通常使用U-Net架构，而DiT模型则用Transformer替代了U-Net，处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系，从而提高生成图像的质量。研究表明，具有较高GFLOPs的

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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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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