[AI行业案例]-AI技术实现全时安全监控，提升管理效率
解决方案 亮点1：通过采用百度先进的深度学习和人工智能技术，工厂内部的安监系统可以做到通过网络摄像机传输的画面完成实时智能分析，一经发现视频画面中的人和物隐患和危险行为便会实时报警，从而避免或减少安全事故的发生。 亮点2：所有的分析行为均由机器学习后自主发生，无需人工干预，在提高业务处理效率的同时还能减少人工成本。
基础功能介绍 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
2.5 代码解释 代码解释，即使用大语言模型对给定的代码进行深入理解，然后生成易于人类理解的自然语言解释。这项功能旨在协助开发人员迅速理解现有的代码，从而提高研发效率。
启动加速域名接口 - 海外CDN产品官网页_百度智能云
启动加速域名接口 接口 本接口用于启动加速域名。 Method Path 说明 PUT /v2/abroad/domain/{domain}?enable 启动加速域名 响应码(Http Status Code ) Http Status Code 说明 200 成功 400 域名不存在或不属于当前用户 请求示例 PUT /v2/abroad/domain/test.bcecdn.com?
停止加速域名接口 - 海外CDN产品官网页_百度智能云
停止加速域名接口 接口 本接口用于停止加速域名。 Method Path 说明 PUT /v2/abroad/domain/{domain}?disable 停止加速域名 响应码(Http Status Code ) Http Status Code 说明 200 成功 400 域名不存在或不属于当前用户 请求示例 PUT /v2/abroad/domain/test.bcecdn.com?
短视频SDK价格详情
0.022 15 600 0.025 费用组成 版本费用 资源费用 直播基础版 直播专业版 授权报价（人民币：元/双端license/年） 30000 350000 购买直播基础版送LSS 1T流量包 资源类型 贴纸资源 音乐资源 已有贴纸 套餐包 价格（元/license/年） 20 款 5万 50 款 10万 100款 18万 200款 30万 个性化定制贴纸 类型 大致价格（元/个/一次性） 2D
创建数据集并导入 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
已标注数据上传方式： 针对已标注的文本实体关系抽取数据集上传目前本平台仅支持Excel文件格式上传。 以Excel文件导入 要求上传的Excel文件，首行为表头，表头表示每一列代表的数据类型，依次为“文本内容、实体关系1、实体关系2、..”。其中实体关系内格式为：{实体1位置,实体1类别},{实体2位置,实体2类别},实体关系。每个标注内均以英文逗号间隔，且内容顺序不可变。 详见数据样例 。
卡片批量操作 - 效率云 | 百度智能云文档
导出 Step1：点击 批量操作 ，勾选需要批量导出的卡片，选择 导出 功能； Step2：选择需要导出的字段、内容等（导出结果为 excel 表格）； Step3：点击确定，会有导出成功的系统提示，并会自动下载 excel。 导入 注：目前该功能只支持 excel 表格导入，且一次只能导入一种类型。
上传数据集 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
您可以根据自己的情况，选择上传方式，目前平台提供上传方式有： 上传Excel文件 上传TXT文本 上传压缩包 通过API导入 下面分别为您介绍几种上传方式 以Excel文件上传 Excel文件内数据格式要求为：每行是一个样本，使用第一列和第二列分别作为需要计算相似度的两个文本，第三列为相似度标签（如果导入无标注数据，此列无数据）。第一列和第二列的文本内容的字符数建议不超过512个，超出将被截断。
跨源交叉分析 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
2、数据模型中添加多个数据源 在数据模型编辑时，可以添加其它的数据源，如下图： 在弹出的数据源选择框中，即可选择添加的数据源： 如上图添加了一个 Excel数据 ，数据表的列表中也会列出 Excel数据 中的数据表，如下图： 这时，您就可以拖拽不同数据源中的多个表进行跨源之间的多表 JOIN 交叉建模了，如下图将 MySQL 中的 car_sale 表和 Excel数据 中的 car_type 表进行的交叉建模
概述 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档
云上 SaaS 版本中，目前自助取数只有「高级版」和「试用版」可以使用，在 SaaS 版中每个空间最多可以有 2 个处于待执行和执行中的自助取数任务，目前支持对 Excel/CSV 、 内置数据填报数据源 、 MySQL 5.X 、 MySQL 8 、 GaiaDB 、 Apache Doris (Baidu Palo) 、 PostgreSQL 、 Greenplum 、 MariaDB 、 Oracle
