确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类）

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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单击“查询”，查看文档关联的分类。 单击“添加关联分类”，为文档关联新的分类。 勾选分类，单击“删除”，取消关联分类。 分类关联文档 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类管理文档管理”。 选择“分类码”，选择“分类”。 图2 添加关联文档 单击“查询”，查看分类关联的文档。 单击“添加关联文档”，为分类关联新的文档。

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删除媒资分类 功能介绍 删除媒资分类。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1.0/{project_id}/asset/category

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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象。若文本为

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式训练系统软硬件端到端的高效协同优化，实现多机多卡分布式环境下训练加速。ModelArts在千级别资源规格多机多卡分布式环境下，典型模型ResNet50 在ImageNet数据集上实现加速比>0.8，是行业领先水平。 衡量分布式深度学习的加速性能时，主要有如下2个重要指标： 吞吐量，即单位时间内处理的数据量。

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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DataArts Studio -DLF调度。 自建大数据生态的调度工具，如Airflow。 企业级多租户 基于表的权限管理，可以精细化到列权限。 基于文件的权限管理。 高性能 性能 基于软硬件一体化的深度垂直优化。 大数据开源版本性能。 跨源分析 支持多种数据格式，云上多种数据源、E CS 自建

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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高级版 适合企业高并发，场景多，需要更高准确率的场景，包括以下功能模块： 包含“基础版”功能，以及以下功能。 问答标签管理 问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程，需要多轮对话的场景，包括以下功能模块： 包含“高级版”功能，以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权

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参数类型 描述 id String 事件目标分类ID name String 事件目标分类名称 最小长度：1 最大长度：128 label String 事件目标分类名称展示说明 最大长度：255 description String 事件目标分类描述 最大长度：512 provider_type

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符号分类管理 符号管理页面左侧分类树，支持对符号的大类和小类进行管理，包括新增和删除符号的大类和小类。 新增大类 登录pEDA-Schematic并进入电子设计数据管理。 在“电子设计数据管理”页面，选择“元件库 > 符号”页签。 在“符号”页面的左侧分类树中，选择“符号”。 单

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已在 文字识别 套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用，并框选添加的多个模板的识别区，详情请见框选识别区。 添加已有模板 针对已经发布的模板，您可以添加至当前“多模板分类工作流”中，参与模板分类的模型训练。 在“应用开发>训练分类器”页面，单击“添加已有模板”。 弹出添加已有模板对话框。 勾选模板，确认模板信息后，单击“确定”。

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SFS授权项分类 查询API版本 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询API版本（OpenStack原生） GET / - × × 查询API版本（OpenStack原生） GET /{api_version}/

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查询分类与属性 操作场景 查看系统已创建的分类和属性信息。 查询分类信息 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类&属性查询工具”，进入查询工具页面。 选择“分类信息查询”，输入需要查询内容。 可输入分类码、分类中文名称、分类英文名称进行搜索查询。 单击“查询”。

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parent_id Integer 父分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer 媒资分类ID。 level Integer 媒资分类层级。 取值如下： 1：一级分类层级。 2：二级分类层级。 3：三级分类层级。 projectId String 项目ID。 状态码： 400 表5

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name 是 String 媒资分类名称。 id 是 Integer 媒资分类ID。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 name String 媒资分类名称。 parent_id Integer 父分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer

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