协助客户进行密码安全差距分析，设计密码安全方案，协助对密码安全方案进行评审 - 密码局审核受理材料 方案实施 根据评审和评估通过的密码应用方案，开展系统密码应用建设和改造 开展系统密码应用建设和改造 提供符合密码合规需求的安全产品 参考信息系统密码安全标准，协助客户进行密码安全整改 - - 密码测评

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Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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

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的身份认证和权限管理。 监控审计相关工具平台接入业务系统和管理平台，实现对数据安全风险的实时监控，并能进行统一审计。 日志管理平台收集并分析所有业务系统和管理平台的日志，并统一日志规范以支持后续的风险分析和审计等工作。 安全及合规评估相关工具平台主要用于综合评估数据安全现状和合规风险。

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十八条 保险合同应当包括下列事项:\n（一）保险人的名称和住所；\n(二）投保人、被保险人的姓名或者名称、住所，以及人身保险的受益人的姓名或者名称、住所；\n（三）保险标的；\n（四）保险责任和责任免除；\n（五）保险期间和保险责任开始时间；\n（六）保险金额；\n（七）保险费以

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动和未经授权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，对检测出的威胁告警信息进行统计展示。 威胁检测服务通过弹性画像模型、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、暴力破解七大高危场景实现了异常行为的智能检测。可有效对化整为零低频次的分

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*****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：训练常见问题解决。 2、训练中遇到"ImportError: This modeling file

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的全过程规范化管理，通过固化审计作业指引和模板等审计工作标准和规范，利用审计数据分析扩大审计的范围和深度，提升审计效率和质量，及时掌握关键风险，促进问题有效整改，助力企业防范风险，管理提升。 本方案的优势包括： “咨询+产品+定制化”服务更满足客户需求： 中软国际致力于为客户提供

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视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 预置工作流 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据和配置参数，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。 零售商品识别工作流

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大模型微调训练类问题 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 如何评估微调后的盘古大模型是否正常 如何调整推理参数，使盘古大模型效果最优 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答 为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码

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护等级由两个定级要素决定：等级保护对象受到破坏时所侵害的客体和对客体造成侵害的程度。 表1 信息系统安全等级保护定级指南 保护对象受到破坏时受侵害的客体 对客体的侵害程度 一般损害 严重损害 特别严重损害 公民、法人、和其他组织的合法权益 第一级 第二级 第二级 社会秩序、公共利益

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KPI异常检测公共学件 异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推荐训练算法与特征，采用无监督、有监督和动态基线等进行联合检测，通过专家经验对训练与检测进行调优，得到最终检测结果。模型训练完成后，可以将特征画像的结果、特征和参数、模型和参数都保留下来。后面仅需要使用新的

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注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型

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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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新建考试 考试信息：主要涉及试卷内容、作答时长、及格线等 图3 考试信息 高级设置：主要涉及考试相关设置、学员查看设置、奖励设置、阅卷设置和监督人设置 图4 高级设置 发布考试任务：考试任务创建完成后需要对学员进行任务指派，学员才可进行作答。 图5 发布考试任务1 图6 发布考试任务2

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对集群网络模型有要求 对集群服务网段、容器网段有要求 非扁平网络 对集群网络模型没有要求 对集群服务网段、容器网段没有要求 跨集群通信经过一次额外的转发，效率降低 跨集群通信经过东西向流量网关，存在转发性能瓶颈 扁平网络和非扁平网络集群混合场景 图3 扁平网络和非扁平网络混合部署 为了

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模型，用于快速、准确的识别刹车盘类型。 支持一键部署模型和技能到边缘设备Atlas 500，并在华为HiLens平台上进行模型管理和技能管理。 适用场景 汽车改装等场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 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

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设置语义识别图元 单击语义识别图元和最后一个机器人回复图元的连线，选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元，设置其回复模板，与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。

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，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 待新建的数据集有一个默认存储位置。如果需要修改数据集存储位置，请单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。

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设置语义识别图元 单击语义识别图元和最后一个机器人回复图元的连线，选择分支条件。 图7 设置分支 单击最后一个机器人回复图元，设置其回复模板，与第一个相同。 单击画布上方的“”保存。 单击画布上方的“”，在弹出的发布页面单击“”。 选择“机器人管理>流程配置>智能机器人”页面，单击“”按钮，将流程接入码与新增流程关联。

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资源池 用于部署服务的资源池和资源类型。资源池可选“公共资源池”和“专属资源池”。 “公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型。 “专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池。

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CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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