符合、符合。当然符合基本是不可能的，那是理想状态。 监督检查 公安机关依据信息安全等级保护管理规范及《网络安全法》相关条款，监督检查运营使用单位开展等级保护工作，定期对信息系统进行安全检查。运营使用单位应当接受公安机关的安全监督、检查、指导，如实向公安机关提供有关材料。

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无法快速响应突发事件，对重大事件处置无法进行全过程的跟踪、监督和管理，城市治理效果不佳，具体体现在： 社会公众反映难：政府热线冗杂，公众记不住、记不清；社会公众缺乏参与城市治理的渠道；社会公众反映的问题、诉求，无反馈、无回应。 基层人员处理难：基层任务繁重，人力资源紧张，职责分工

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 指令监督微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 附录：指令微调训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理

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attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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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）、学习类型（

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威胁检测服务 在业内领先引用AI智能引擎进行检测，提高检测的效率及标准，将潜在威胁纳入检测范围。 针对IAM重点保护对象，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。可有

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范

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修改 域名 DNS等域名管理类、删除退费类、模版管理类操作，必须得到客户的授权，禁止进行超出客户审批范围的任何操作。在完成服务后，必须在客户的监督下对所涉及的个人数据进行安全删除，未经客户授权禁止传出客户网络。 父主题： 产品咨询

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范

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根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时

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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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OBS 2.0支持无监督车牌检测工作流 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。视觉套件提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 已发布北京四区域 无监督车牌检测工作流 OBS

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负责故障演练的规划和执行，作为故障演练的攻击方，拥有故障演练的所有权限。 记录组 负责对故障演练的执行详情进行记录和修正，拥有执行记录和演练报告的编辑权限。 监督组 负责对故障演练的全流程进行监督，拥有故障演练的所有查看权限和演练报告的查看权限。 红军 负责故障演练中的问题定界和业务恢复，作为被攻击方，拥有故障演练执行结束后的查看权限。

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选择模型类型、训练类型、数据类型、导入格式以及数据来源。 表1 数据集路径说明 数据集训练类型 数据集所在OBS路径 自监督训练数据集 创建数据集时，需要指定数据文件所在的文件夹。 有监督微调数据集 创建数据集时，可以指定数据文件或者数据文件所在的文件夹。 评测数据集 创建数据集时，可以指定数据文件或者数据文件所在的文件夹。

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产品优势 跨链操作可审计 跨链申请、授权等操作行为完整保存上链，交易过程记录本地账本，全流程自动、透明、可监督，支持事中校验、事后审计，保障多方权益。 跨链数据授权访问 跨链账本数据以及链代码数据仅在所有者授权情况下才能进行访问，基于身份体系对跨链合约及账本查询和交易操作提供授权

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