内容审核-文本

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内容审核-文本 Moderation (Text),基于华为自研的深度学习和内容审核模型,可自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容,帮助客户降低业务违规风险,净化网络环境,提升用户体验

商用服务费用低至¥0.16/千次

自动识别出文本中出现的涉黄、广告、辱骂、灌水等内容

    深度学习异常穿戴检测 更多内容
  • 确认学习结果

    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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  • 功能介绍

    即时输出识别结果 连续识别语音流内容,即时输出结果,并可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测 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。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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  • 概述

    控器。 异常成本检测规则 当前支持对按需和包年包月实付成本进行分别监控: 按需异常成本检测规则:通过人工智能算法实现,基于机器学习智能识别费用波动异常。 包年包月异常成本检测规则:当月至今(不包含当天)的实际消费成本,超过上个账期环比金额增长的指定百分比时,表示成本异常。 示例:

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  • 时序数据标注介绍

    数据标注对于KPI异常检测非常重要,可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率,在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习:使用标注工具对原始数据进行标注,并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注,将标注数据重新用于训练,提升KPI检测准确率。 无监督学习:使用标

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  • 查看白名单策略列表

    应用白名单策略生效的服务器数量。 状态 策略的生效状态。包含以下状态: 学习中 智能学习进行中。 策略创建完成后,自动对学习的服务器执行智能学习。新创建的策略状态都为“学习中”。 学习完成,策略未生效 该策略已完成智能学习,需确认并启用策略。 智能学习完成后,您还需单击该策略状态下的,启用该策略。启用

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  • 产品优势

    的方法具有更好的检测效果,在业界内较先采用。 多模型协同检测,准确识别威胁 威胁检测服务除威胁情报和规则基线检测外,还提供4类基于AI智能引擎的算法能力:IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标,利用有监督、无监督深度神经网络、马尔科夫

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  • 查询tool列表

    "others”:其他 "qualitycontrol":预处理 "basic":基因组分析基础 "gatk":GATK流程 "callvariant":深度学习突变检测 "environment":软件环境 请求消息 请求示例 GET /v1/tools HTTP/1.1 Host:Host Server

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  • AI开发基本流程介绍

    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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  • 应用白名单策略

    策略名称:设置白名单策略的名称。 智能学习天数:请根据您业务的场景选择智能学习的天数,您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数,会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”,添加智能学习服务器,如图4所示。 添加为智能学习的服务器,服

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  • 敏感检测

    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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  • 积水检测

    说明 water_logging_ratio Float 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段,表示各个检测出的内涝区域占用全图面积的最大比例。范围为[0,1]。 water_logging_flag Bool 只有当检测周期字段设置时才带有这个字段,表示是否有内涝情况发生。 event_set

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  • 烟火检测

    JSON格式说明 字段 类型 说明 stream_id String 摄像头编号。 event_type Uint64 快速标识烟火检测的输出消息类型。 烟火检测算法其值固定为393216,对应16进制为 0x 0000 0000 0006 0000。 task_id String 作业ID。

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  • 入侵检测

    入侵检测 告警事件概述 查看和处理入侵告警事件 管理文件隔离箱 配置告警白名单 配置登录白名单

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  • 告警检测

    enable_alarm 参数说明:允许打开告警检测线程,检测数据库中可能的错误场景。 该参数属于POSTMASTER类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。 默认值:on 该参数生效范围节点仅为CN、DN。

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  • 检测结果

    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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  • 告警检测

    告警检测 在集群运行的过程中,会对数据库中的错误场景进行检测,便于用户及早感知到数据库集群的错误。告警写入的system_alarm日志可以在$GAUSS LOG /cm或$GAUSSLOG/pg_log/gtm路径下查看。 enable_alarm 参数说明:允许打开告警检测线程,检测数据库中可能的错误场景。

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  • 告警检测

    告警检测 在集群运行的过程中,会对数据库中的错误场景进行检测,便于用户及早感知到数据库集群的错误。 enable_alarm 参数说明:允许打开告警检测线程,检测数据库中可能的错误场景。 参数类型:POSTMASTER 取值范围:布尔型 on表示允许打开告警检测线程。 off表示不允许打开告警检测线程。

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  • 模型选择

    荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测算法,可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候,针对不同的算法,会分别进行模型训练,得到不同的模型,通过集成学习投票法策略,推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。 父主题: 模型训练

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  • ModelArts

    门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 自动学习基本流程 自动学习项目类型介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注 自动训练 部署上线 07 AI Gallery使用指南 AI Galler

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  • 敏感检测

    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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