管控中枢推送接口文档 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
前言 凌云平台中【数据】-【推送设置】-【新建推送任务】，进行推送地址配置； 推送地址配置上限为事件类型种类的上限。推送地址不可重复； 在配置推送地址前，贵方需要保证推送地址支持POST和GET两种请求（GET请求无条件返回200即可）； 3.
百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台
平均下单时间由3分钟缩短至15秒，用户体验提升 使用产品： 通用文字识别 地址识别 查看详情 智收银：AI语音合成技术，让移动支付更便捷 百度AI语音合成技术的引入，使用户在进行支付操作时，因有更好的听觉体验加持，有效地帮助用户节省时间， 为通联支付越来越多的商户提供了更轻松、便捷的支付服务和体验 使用产品： 语音合成 查看详情 OCR 助力机票购买更便捷 误填购票信息的旅客仅需上传身份证照片，即可进行身份信息比对
百度智能云资质认证咨询代理服务协议 - 工商财税服务CBS | 百度智能云文档
5.3.4您应向百度智能云提供完整、准确、可靠的联系方式（包括但不限于手机号码、电子邮件、联系地址或其他可供联系的详细信息），如服务过程中您的联系方式发生变化，您应及时通知百度智能云，以免影响本服务信息的传达。如因联系方式不准确造成的任何后果，均由您自行承担。
图像分割模型发布整体说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
纯离线服务的整体支持与评测信息可详见 算法与性能评测大表 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上，支持服务器API和服务器SDK两种集成方式 模型服务性能表现更好，适用于对性能要求较高的场景，例如工业质检、流水线产品分拣等 通用小型设备 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK，可进行设备端离线计算。
申请企业营业执照认证 - 超级链可信存证XUPEREVID | 百度智能云文档
申请企业营业执照认证 申请企业营业执照认证 接口描述 本接口用于对用户进行企业资质认证，用户申请后返回认证URL，认证页面提供2中方式分别为PC和wise，其中PC方式需拼接域名 https://auth.baidu.com ，申请认证后可跳转或重定向至链接地址，申请认证时要保证填写认证企业名称与统一社会信用代码正确性，避免认证失败，该接口限制每个用户24小时内申请10次，由于页面限制，用户打开后需要在当前浏览器完成
表单管理 - 百度智能门户AIPAGE | 百度智能云文档
表单管理 本文介绍百度智能云“智能门户PC端表单使用”的方法（含操作指导视频），您可以参考视频中的关键步骤指导，使用智能云产品或是自助解决问题，请点击此处观看视频 《智能门户PC端表单使用方法》 。 说明： 如视频指导中的部分界面元素或操作方式发生变化，请以智能云控制台界面为准。本视频重点演示功能操作流程，界面的细微变化不影响流程的整体呈现。
整体介绍 - 人体分析 | 百度智能云文档
具体示例如下： 授权说明 私有化方案需要对服务器硬件进行授权，您可以在GPU服务器或者普通PC物理机上运行百度提供的硬件 指纹提取工具 ，提取硬件信息(提取成功后会生成一个指纹文件)，然后在控制台人体分析私有化部署包申请界面上传指纹文件，审批通过后即可获得授权。 将运行人体分析模型的GPU与运行授权服务的硬件间建立通信，就能运行起人体分析模型了，可运行模型的显卡数量与 授权数量 相同。
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
挑选模型时，兼顾Precision精确度和Recall召回率，如场景中没有对精度或召回的特别要求，建议您使用此默认指标 Precision最高的模型：挑选模型时，优先挑选Precision精度最高的模型作为部署模型 Recall最多的模型：挑选模型时，优先选择召回率最高的模型作为部署模型 ACC最大的模型：挑选模型时，优先挑选预测样本数最多的模型作为部署模型 Loss最小的模型：挑选模型时，优先挑选预测偏差最小的模型
训练模型 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
挑选模型时，兼顾Precision精确度和Recall召回率，如场景中没有对精度或召回的特别要求，建议您使用此默认指标 Precision最高的模型：挑选模型时，优先挑选Precision精度最高的模型作为部署模型 Recall最多的模型：挑选模型时，优先选择召回率最高的模型作为部署模型 ACC最大的模型：挑选模型时，优先挑选预测样本数最多的模型作为部署模型 Loss最小的模型：挑选模型时，优先挑选预测偏差最小的模型
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
Step 3 添加数据 添加训练数据 先选择数据集，再按标签（positive、negative）选择数据集里的文本，可从多个数据集选择文本 训练时间与数据量大小、选择的算法、训练环境有关。
