索病毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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关系建模和维度建模的区别？ 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。 父主题： 数据架构

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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 在实际应用中，升级、回滚是一个常

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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生成源 数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源数据实例”。界面新增“生成迁移后的源数据实例”内容。 对应参数说明，如表6所示。 表6 生成迁移后的源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。

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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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创建模型 构造一个模型。HiLens kit可以使用昇腾310芯片支持的模型来进行推理，使用此方法来构造一个后续用于推理的模型。模型构造失败则会抛出一个CreateError，并在日志上打印出错误码（例如0x1013011为模型路径错误）。当返回的对象被析构时，对应的模型资源也被释放。

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建立代码元素与构建元素的Build From构建关系。 在步骤2中将代码元素引用到构建模型图后，再从工具箱中构建模型图形库中拖入构建元素，创建与代码元素需要建立关系的构建元素，并建立构建元素与代码元素的Build From关系，同时需要创建一些构建过程中构建元素使用到的构建工具和依赖的

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云端建模简介 云端建模是一种实现开箱即用，随时随地无工作站的建模服务。主要包括数据导入、区块应用、空三计算、三维重建等功能，支持专业建模、快速建模多种实景三维体验。 在建模前，您需要了解下三维实景建模的基本概念。 父主题： 实景三维建模

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班组建模 组长系数与组员系数决定了，这个班组的工资计算逻辑；班组长是组员的一份子，所以需要维护组员后，再在编辑中选择该班组中的班组长 基本信息 单击菜单列表中基础建模下的班组建模，右侧出现班组信息 图1 班组建模 新增班组（进入到班组建模界面、单击新增、填写基本信息、单击确认） 图2

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数据建模概述 数据关联用来连接不同的数据表。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，把多个表关联起来，形成模型进行数据分析。 使用限制 关联的表必须有一个字段相同。 操作步骤 创建数据源。 创建数据集。 多表关联建模。 父主题： 数据建模

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数据建模引擎 基础数据服务 版本服务 失效管理 业务编码生成器 标签管理 生命周期管理 系统版本 多维视图和多维分支 关系实体服务 树形结构 父主题： API

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设备建模&发放 请参照设备建模&发放。 父主题： 集成ModuleSDK进行OT数采

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数据建模引擎 数据建模引擎概览页介绍 iDME设计服务 数据建模引擎运行服务

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入），例如，应用A中导入全局视图中创建的自定义对象B后，其他应用不可再导入自定义对象B。 图5 全局视图新建对象 图6 应用中导入对象步骤1 图7 应用中导入对象步骤2 定义自定义对象的字段（Fields） 自定义对象创建完成后，系统默认预置了一些标准字段，为了满足业务需求，往往

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创建模板 功能介绍 创建模板 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 POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eih

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组成。 模板ID 为空。 说明： 使用Other数采能力设备必须选择协议类型为Other的产品，且模块id必须为空。 添加设备成功后，可以在设备列表中查看“test_IoT10”设备状态，并管理边缘设备。此时设备处于未激活状态，需完成设备部署接入后，可在物联网平台查看设备上报的数据。 图1

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选择训练数据存储的OBS桶。需保证您的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 文件夹 选择训练数据存储在OBS桶中的文件夹。 描述 模型的描述。 单击“确定”，完成模型创建。 跳至“模型管理”页面，新创建的模型显示在模型列表中。 查看模型 查看模型列表 完成模型创建后，登录KG服务管理控制台，您可以在左侧菜单栏中选择“我的图谱资产库

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> 资源模型 > 资源方案建模”。 进入“资源方案建模”页面。 单击“添加”。 在弹出的“选择工艺路线”窗口中： 选择“产品编码”或“产品名称”，在输入框输入对应信息后，单击“查询”。 在查询结果当中选中工艺路线。 参考表1配置参数信息。 信息填写完成后，单击“确定”。 如图1所示。

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创建模板 功能介绍 通过将本地模板文件上传至服务器的方式来创建模板。 URI POST /v2/templates 请求消息 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 模板内容，详情请参见UploadResource。 archive_content

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xDM-F初步生成的建模信息可能会存在偏差，您需要根据业务需求进行建模信息的调整。例如，更改物理表中建模信息的实体类型、中英文名称、沿用表名称、父模型等基本信息。具体操作请参见修改建模信息。 生成最终模型 建模完成后，您可以查看生成的模型信息和状态。查看建模失败的错误信息，快速定位问题并及时处理。

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