200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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查询E CS 虚拟机容量 功能 查询ECS-VM即（含管理区、租户区）下已发放不同型号规格的虚拟机的已分配量、可用量。 SLA项 定义 请求成功率 ≥99% 可用性 Tier 2 数据一致性 强一致 吞吐量 60 次/分钟 TP50请求时延 200 ms TP99.9请求时延 300

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配置虚拟机异常告警 AppStage支持定义服务的监控模板，然后通过为主机绑定监控模板，采集主机监控数据，并通过模板告警功能对虚拟机监控数据配置告警，及时掌握虚拟机状态。 限制条件 绑定监控模板进行虚拟机监控，支持的主机的操作系统版本包括EulerOS 2.X、HCE、CentO

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析日志，采集各项指标及事件并提供一键开启的告警能力。

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Hypervisor能实现同一物理机上不同虚拟机之间的资源隔离，避免虚拟机之间的数据窃取或恶意攻击，保证虚拟机的资源使用不受周边虚拟机的影响。用户使用虚拟机时，仅能访问属于自己的虚拟机的资源（如硬件、软件和数据），不能访问其他虚拟机的资源，保证虚拟机隔离安全。 - Hypervisor安全

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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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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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包括普通IO、高IO、超高IO可选。 单击“确定”，完成虚拟机配置模板。 相关操作 可对已创建的虚拟机配置模板进行如下操作。 如果... 那么... 修改 选择需要修改的虚拟机模板，单击“操作”列的“修改”按钮。 弹出“修改”窗口，修改参数后，单击“确定”。 删除 选择需要删除的虚拟机模板，单击“操作”列的“删除”按钮。

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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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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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装前的准备工作及详细的安装流程参见安装VirtualBox。 创建虚拟机：在VirtualBox上创建一台空虚拟机，作为镜像的原始框架。具体操作参见创建空虚拟机。 安装操作系统：通过挂载ISO文件的方式为空虚拟机安装操作系统，您希望最终的镜像是什么系统，就要在这一步准备什么系统的

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Hypervisor能实现同一物理机上不同虚拟机之间的资源隔离，避免虚拟机之间的数据窃取或恶意攻击，保证虚拟机的资源使用不受周边虚拟机的影响。用户使用虚拟机时，仅能访问属于自己的虚拟机的资源（如硬件、软件和数据），不能访问其他虚拟机的资源，保证虚拟机隔离安全。 CPU隔离 x86架构为

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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EKS服务提供的API，获取容器、虚拟机等资源信息。 接口返回：MgC接收API调用的返回值，这些返回值通常包含丰富的资源数据。 解析数据：MgC将返回的数据进行解析，提取关键信息，如节点数、虚拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中，为后续分析和迁移提供支持。 深度采集原理 MgC对AWS

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