级联选择 级联选择组件用于实现下拉级联菜单。 在表单设计页面，从“常用组件”中，拖拽“级联选择”组件至表单设计区域，如图1所示。 图1 拖拽级联选择组件到设计区并设置属性 标题：该字段在表单页面呈现给用户的名称。 帮助提示：为字段添加帮助信息。设置后，标题字段后会显示。 描述信息：为字段添加附件的说明信息。

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级联选择 选项信息是一对多的关系，且具有层次性和联动性，多用于创建主类目和所属下级子类目的场景，多用于部门选择，城市选择（比如省市区）等包含有层次关系的场景，以下拉框的形式展示。 在表单开发页面，从“高级组件”中拖拽“级联选择”组件至表单设计区域，如图1。 图1 级联选择 属性

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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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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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服务器，相同路径的请求始终会转发到同一台服务器，除非该云服务器不可用。 配置通道内服务器。访问被级联实例的API时需要选择“指定服务器地址”。 单击“创建服务器分组”，在创建服务器分组弹窗中配置分组信息，完成后单击“确定”。 您可以根据需要把服务器划分到多个分组中。 表4 服务器分组配置

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配置ABM级联 概述 在不同区域（跨网络）的两个ROMA Connect 实例场景下，两个ABM服务互相做为级联节点。如下图所示，假设存在节点A（非ABM服务），节点B（ABM服务），节点C（非ABM服务），节点D（ABM服务）。节点D和节点B通过集群管理相互注册地址。使用扩展采

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配置API级联 概述 API级联是指同一区域或不同区域的两个ROMA Connect实例可以建立级联关系，级联实例中的API可以使用被级联实例中的API作为后端服务，实现跨实例间的API调用。级联实例间的API调用使用专属的认证通道，避免被级联实例的API作为后端服务时的认证冲突问题。

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文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题：

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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多表级联建模 在数据分析时，当需要分析的数据存储在不同的表，您可以通过数据关联，把多个表连接起来，形成模型进行数据分析。 DataArts Insight支持左外连接、内连接、右外连接、全连接的连接方式。 本节操作介绍多表关联的操作步骤。 关联关系 左外连接：是以左表为基础，根据

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，方便后续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 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

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或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关

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VALUES LESS THAN(50) ); gaussdb=# INSERT INTO t1_range_int SELECT v,v,v,v FROM generate_series(0, 49) AS v; 级联收集统计信息 gaussdb=# ANALYZE t1_range_int

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VALUES LESS THAN(50) ); gaussdb=# INSERT INTO t1_range_int SELECT v,v,v,v FROM generate_series(0, 49) AS v; 级联收集统计信息 gaussdb=# ANALYZE t1_range_int

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lArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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