内容审核-文本

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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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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ALM-3276800226 网线质量无法检测 告警解释 WLAN/6/SNR_DETECT_NOTSUPPORT:OID [OID] The port is Down, resulting in a failure to detect the network cable quality

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ALM-303046403 网线质量无法检测 告警解释 WLAN/4/SNR_DETECT_NOTSUPPORT:OID [OID] The port is Down, resulting in a failure to detect the network cable quality

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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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建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后，填写相关参数。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、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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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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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0

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据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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。 填写参数配置，参数说明请参见表1。 图1 创建数据质量检测作业 表1 数据质量检测算子参数说明 参数名称 说明 结果保存路径 数据质量检测日志的保存路径。包括错误数据输出及定位等。 全局特征信息文件 用户在使用数据质量检测算子之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工

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质量建模 质检项 功能概述：该模块主要是对质检项进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员：系统管理人员。 路径：质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述：该模块主要是对质检模板进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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表进行质量评分。 对于以上两种不同的质量报告，均支持按天查看质量评分，查看最近7天的质量评分历史变化趋势，以及逐层下钻查看质量评分来源及关联的数据质量规则。 图21 质量报告 数据质量提升是一个发现问题、分析问题、处理问题的过程，首先是基于质量作业的监控发现并跟踪数据质量问题，其

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数据质量 质量检查任务 质量检查报告

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内建质量 开发中心的内建质量数据来源于版本基线化关联的流水线构建记录中的代码检查数据，通过在代码检查（包括代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷的问题闭环处理）过程中不断地检查和改进，以管控代码质量。内建质量的目标是提高产品或服务的可靠性、可用性、安全性和性能，降低成本和风险。

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测序数据质量的总体评估 评估测序的Reads数目，测序Base数，测序深度等。 低质量Reads过滤 过滤低质量的测序Reads，得到Clean Reads。 基因组比对 将Clean Reads比对到参考基因组上，同时输出比对率、深度、覆盖度的统计信息。 基因组变异检测 基于上

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数据质量 质量作业和对账作业有什么区别？ 如何确认质量作业或对账作业已经阻塞？ 如何手工重启阻塞的质量作业或对账作业？ 怎样查看质量规则模板关联的作业？ 用户在执行质量作业时提示无 MRS 权限怎么办？

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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