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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场景集成架构 场景一：智慧城管运管服平台-综合执法 图3 智慧城管运管服平台-综合执法 场景二：智慧城管运管服平台-智慧环卫 图4 智慧城管运管服平台-智慧环卫 场景三：智慧城管运管服平台-市政通用管理 图5 智慧城管运管服平台-市政通用管理 场景四：智慧城管运管服平台-园林绿化管理

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查询个数，成功的时候返回。 cities List<City> - 城市信息列表，成功的时候返回，具体参见表1。 表1 City 参数 参数类型 取值范围 描述 code String 最大长度：40 城市的编码。 name String 最大长度：100 城市的名称，根据请求参数X-Language的取值返回对应语言的名称，目前仅支持中文。

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应用场景 智慧城市 工业制造 展示汇报 运营数据分析 业务监控 数据可视化 大屏在智慧城市中扮演关键角色，可以实时展示城市交通流量、环境污染指数、能源消耗情况等数据，帮助城市管理者及时监测城市运行状况，进行智慧决策，提升城市运行效率和居民生活质量。 图1 数字孪生城市IOC 图2 S市智慧城市大脑

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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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实现园区自动化、智能化管理。 城市治理 基于城市街道的视频和网格化管理数据，对城市治理中的人员汇聚、道路垃圾、机动车违停、共享单车乱摆放等事件进行智能检测分析，通过人工智能技术实现全天候自动化监管，帮助城市管理业务有效闭环，提升城市治理效率。 智慧场馆 通过人工智能和大数据技术，

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应用场景 实景三维建模 智慧城市 实景三维建模为智慧城市可视化提供基础数据支撑，为城区提供常态化、自动化3D数字沙盘建模云服务，助力智慧城市一张图的打造。 智慧水利 通过以实景三维数据为基础，高精度还原全流域场景，为智慧水利治理提供可视化、直观化的环境信息和空间信息，实现水利监测

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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GB/T28181、HTTP-FLV 协议自动收集和传输视频流数据。 AI应用：利用 人脸识别 、视频分析服务实现智慧园区应用。 图1 智慧园区 智慧城市安防 VIS高效收集和传输城市安防产生的大量视频流数据，持久化存储，并与视频分析服务对接，实现快速分析处理。 多协议支持：通过GB/T2

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方案概述 应用场景 城市数字孪生平台作为城市级数字孪生建设的基础平台，通过城市过去、现在、将来的海量建筑、基础设施数据进行建模、管理和应用，汇聚并融合各委办局的业务数据，形成城市数字孪生底板。为智慧城市提供更丰富、细致、精确、直观的“时空可视化基础”，可支撑各类智慧应用系统的建设，主

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解决方案，打造真正的智慧园区大脑。 集中+分布式的架构支撑园区业务 大型园区管理企业往往涉及众多园区，ROMA Connect的集中+分布式架构帮助企业将众多园区之间的数据集成到同一平台，协助企业根据实际情况进行分布式与集中式相结合的运营管理方式。 图1 智慧园区集成 父主题： 应用场景

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实现园区自动化、智能化管理。 城市治理 基于城市街道的视频和网格化管理数据，对城市治理中的人员汇聚、道路垃圾、机动车违停、共享单车乱摆放等事件进行智能检测分析，通过人工智能技术实现全天候自动化监管，帮助城市管理业务有效闭环，提升城市治理效率。 智慧场馆 通过人工智能和大数据技术，

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智慧多窗 IdeaHub支持分屏方式同时打开两个应用，减少切换应用带来的繁琐操作，提升使用效率。支持调节应用窗口的分屏比例，合理分配屏幕的显示区域。 父主题： 特性和功能

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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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金智教育智慧校园与新工科人才培养解决方案 智慧校园：金智教育智慧校园整体解决方案，面向高校智慧校园规划与建设部门及管理部门，以数字基座与aPaaS平台为核心，提供应用开发、集成和外部开放能力，支撑面向师生一站式服务、部处精细化管理、科学决策等一体化智慧校园解决方案 图1 智慧校园方案架构

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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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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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数据科学实验室”和“国蓝中天&西南交通大学 —— 未来交通与智慧城市创新技术产学研联合实验室”研发完成。 系统的主要技术特点和优势可以归纳为： 以算代测：核心算法代替硬件监测； 以智代工：人工智能代替人海战术； 自主学习：案例分析提升决策智能。 图1 功能简介 功能模块简介： 数据采集平台

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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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