运行模型（活动图） “运行模型-活动图”同UML的活动图一样，元素介绍参见活动图。 父主题： 运行视图

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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，是一种针对结构化数据的模型自动训练

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Standard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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为什么要进行资质审核？审核未通过有什么影响？ 《关于加强网络直播服务管理工作的通知》要求，各网络直播服务提供者应向电信主管部门履行网站ICP备案手续，涉及经营电信业务及互联网新闻信息、网络表演、网络视听节目直播等业务的，应分别向相关部门申请取得许可。 华为云直播 服务会对添加的 域名

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学校为什么要购买工业软件人才培养咨询服务？ 如今，面对复杂的国际形势，为了解决工业软件领域的卡脖子技术，国家缺乏拔尖性创新人才和大量的应用型人才。高校院所相应国家的号召，有责任为解决国家的卡脖子技术提供人才支撑；但是高校和企业之间脱节较为严重，高校不清楚企业对人才的技能需求，往往

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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为什么国际域名转入前要确保域名所有者邮箱可用？ 国际域名（.com/net/等）转入前需要域名所有者邮箱授权同意，您在转入前要确保域名所有者邮箱（Registrant Email）是您常用的邮箱且可以正常收信，您需要到此邮箱中确认域名要转入华为云。 父主题： 域名转入/转出

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。 圆形接口与矩形接口意义相同，仅形状不同。 Property 特性就是表示传递有关模型元素信息的值的一般性术语。属性具有语义效果，在 UML中一部分属性已经事先定义好了，其他的特性是用户定义的。 Port 端口定义了分类器与其环境之间的交互。 Collaboration 协作定义了一组协作角色及其连接器。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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部署上线 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 父主题： 自动学习

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多种模型设计 应用：软件设计开发。 场景特点：软件设计和开发过程会有不同的角色参与其中，统一设计建模语言减少沟通成本。 适用场景：支持4+1视图和UML模型在线设计，为用户提供可视化建模语言。 模型协同设计 应用：项目协同设计。 场景特点：工程庞大、周期短的情况，需要投入多人同时开发建模。

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如何做课程学习？ 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务？ 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务，您可以添加图片或代码进行服务测试，也可以使用URL接口调用。 部署成功后，您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中，查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。

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