同时段相比，环比增长率超过用户设置的阈值时，且差额大于1元，则认为异常。环比增长率=（当月实付成本-上个月成本）/上个月成本。 示例：上月6月1日-23日实际消费100元 ，当月7月1日-23日（当前时间为7月24日）实际消费121元，当前阈值设置为20%，实际增长率为21%，超过用户设置的20%，则认为异常。

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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什么是商标分类？商标分类共有多少类别？ 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》，也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-34类为商品类别，35-45类为服务类别。 《商标注册用商品和服务国际分类》是根据1957年6月15日由尼斯外交会议达成的一项协定（尼斯协定）制定的，我

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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00014040", "error_msg" : "Not request resource found" } 状态码： 500 { "error_code" : "EG.00015000", "error_msg" : "Internal Server Error" } 状态码

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查询所有句子分类 场景描述 查询所有句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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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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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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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 媒资分类ID。

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查询指定分类信息 功能介绍 查询指定分类信息，及其子分类（即下一级分类）的列表。 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 GET /v1.0/{project_id}/asset/category

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添加分类标签 系统内置常见数据分类，如果需要自定义添加分类标签，可在“业务配置 > 分类分级”页面新增分类标签。 背景信息 新增的分类标签，可在配置敏感数据标签时引用。具体操作，请参见添加敏感数据标签。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录API数据安全防护系统web控制台。

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查询应用分类信息 功能介绍 查询应用分类信息。 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 GET /v1/{project_id}/app-center/app-catalogs

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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移动句子到指定分类 场景描述 移动句子到指定分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/moveSentenceToCategory，例如域名是service.besclouds

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name 是 String 分类名称。 description 否 String 分类描述。 create_user 否 String 分类创建者。 create_time 否 Number 分类创建时间。 update_time 否 Number 分类更新时间。 update_user

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数据分类对象：具有“数据分类管理”功能的数据实体，即用户在应用设计态创建数据实体时，在“功能列表”中勾选了“数据分类管理”功能。具有“数据分类管理”功能的数据实体对外提供如下数据分类相关接口。 表1 数据分类管理相关接口 接口名称 描述 addToCategory 将数据分类对象 数据实例 添加至数据分类数据实例中。

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图1 场景示例图 实时文件传输 实时检测客户应用系统中产生的文件，并采集上传到云上，进行离线分析、存储查询及机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份，用于数据丢失或异

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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