建设完整指标体系，实现立体化监控 本文档介绍如何建设完整的指标体系和统一监控大盘，实现资源和应用的全方位、立体化、可视化监控。 实践场景 用户体验至上的互联网时代，页面的响应速度、访问时延和页面的访问成功率常常会影响用户的体验，如果无法及时获知，就会导致流失大量用户，某商城的运维

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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。

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大连税务虚拟数字人系统是一种人工智能技术应用，它采用深度学习算法、 自然语言处理 技术、智能语音技术以及计算机视觉技术等，将虚拟形象与人工智能技术很好地结合，从而创建出一种可以与人进行面对面互动沟通的虚拟客服系统。通过深度融合语义理解、智能语音、计算机视觉三方面的AI技术，虚拟数字人系统可以模拟

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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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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提供有力的理论和技术支撑。 为场景路线引导提供厘米级高精度视觉定位和AR导航能力。 商圈 商品、展品等内容的数字化信息展示、推荐；园区、商场、停车场等场景的AR导航导览、AR导航寻车、AR地标打卡等。 提供厘米级高精度视觉定位和AR导航能力，连接虚实世界，赋能行业探索数字空间经营的商业模式。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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签名不匹配异常 如果从ObsException中获取到HTTP状态码为403，OBS服务端错误码为SignatureDoesNotMatch，请检查AK/SK是否有误。 父主题： 异常处理

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基本文本匹配 GaussDB (DWS)的全文检索基于匹配算子@@，当一个tsvector(document)匹配到一个tsquery(query)时，则返回true。其中，tsvector(document)和tsquery(query)两种数据类型可以任意排序。 1 2 3 4

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签名不匹配异常 如果从请求响应中获取到HTTP状态码为403，OBS服务端错误码为OBS_STATUS_SignatureDoesNotMatch，请检查AK/SK是否有误。 父主题： 异常处理

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基本文本匹配 GaussDB的全文检索基于匹配算子@@，当一个tsvector(document)匹配到一个tsquery(query)时，则返回true。其中，tsvector(document)和tsquery(query)两种数据类型可以任意排序。 1 2 3 4 5 openGauss=#

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转码的一种方式，是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件，以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。

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如何配置任务匹配规则？ 前提条件 “任务调度模式”=“智能调度” 父任务的状态=待调度 配置简介 1.点击左上角按钮“选择匹配规则维度”在弹出界面中勾选基本信息与扩展信息后，点击下方下载 图3.8-1 匹配规则维度 2.导入“任务匹配执行人”规则 每次导入数据都按照新增处理，历史数据需要修改必须先做删除后重新导入。

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配置智能信息匹配流程 系统预置的智能信息匹配流程如下所示： 该流程实现如下功能： 在应答图元，向客户播放欢迎提示语。该语音文件需要自定义。 在1处的业务接口调用图元中，根据每次交互记录，将客户端发送的文本信息采用空格间隔，并记录该信息是客户说的还是座席说的。 在语义识别图元，对本次交互的信息进行识别：

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模式匹配操作符 数据库提供了三种独立的实现模式匹配的方法：SQL LIKE操作符、SIMILAR TO操作符和POSIX-风格的正则表达式。除了这些基本的操作符外，还有一些函数可用于提取或替换匹配子串并在匹配位置分离一个串。 LIKE 描述：判断字符串是否能匹配上LIKE后的模式

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与LIKE不同，正则表达式允许匹配串里的任何位置，除非该正则表达式显式地挂接在串的开头或者结尾。 除了上文提到的元字符外， POSIX正则表达式还支持下表的模式匹配元字符。 表3 模式匹配元字符 元字符 含义 ^ 表示串开头的匹配。 $ 表示串末尾的匹配。 . 匹配任意单个字符。 正则表达式函数

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子图匹配（Subgraph Matching） 概述 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于

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果更加准确。 商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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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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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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