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bounding_box Object 告警输出的积水区域最小外接矩形框。 bounding_box参数格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题： 告警信息

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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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获取漏洞信息对外接口 功能介绍 获取漏洞信息对外接口信息 URI GET /v1/{project_id}/sbc/vuln/info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户project_id 最小长度：32 最大长度：32

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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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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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列出漏洞信息对外接口 功能介绍 列出漏洞信息对外接口信息 URI GET /v1/{project_id}/sbc/vuln/info/list 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户project_id 最小长度：32 最大长度：32

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HiLens Kit是否支持红外接口？ 当前HiLens Kit不支持红外接口。 父主题： HiLens Kit硬件操作

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自定义的 会议信息框(会议信息框显示需做置顶操作)。 3 显示用户自定义的会议信息框接口中，需要添加定时器检测(2s)： 鼠标若未移入自定义会议信息框区域，定时器时间到则销毁会议信息框。 鼠标若移入自定义会议信息框区域，则待鼠标移出信息框区域直接销毁会议信息框。 (若未添加3处理，无法覆盖所有的场景销毁会议信息框)

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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 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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的标注框。 在标注窗口中，您可以滚动鼠标，放大或缩小图片，方便您快速定位到物体位置。 图2 物体检测图片标注 “物体检测”类型的数据集，在标注时，支持在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 当图片目录中所有图片都完成标注后，返回“自动学习工作流”

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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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detection_classes 每个检测框的标签。 detection_boxes 每个检测框的四点坐标（y_min,x_min,y_max,x_max），如图4所示。 detection_scores 每个检测框的置信度。 图4 检测框的四点坐标示意图 由于“运行中”的在线服

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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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中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。“数据集名称”的下拉框中，仅展示同类型的数据集供选择。 “数据集名称” 当选择“新建数据集”时，此参数右侧为文本框，需根据规则填写新创建的数据集名称；当选择“已有数据集”时，此参数右侧为下拉框，展示当前账号下可用的同类型数据集列表。

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车牌识别技能 技能描述 面向智慧商超的车牌技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌，结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 本技能支持： 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。

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格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目

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注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加多个标签，且标签可选择不同颜色，方便识别。使用鼠标完成物体框选后，在弹出的对话框中，选择新的颜色，输入新的标签名称，即可添加一个新的标签。 自动学习项目中，物体检测仅支持矩形标注框。在“数据管理”功能中，物体检测类型的数据集，支持更多类型的标注框。

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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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Object 告警输出的烟火对象矩形框。 state Int 烟火告警的类型： 1：火 2：烟 bounding_box格式说明 字段 类型 说明 x Int 矩形框左上角横坐标。 y Int 矩形框左上角纵坐标。 w Int 矩形框宽度。 h Int 矩形框高度。 父主题： 告警信息

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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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