北京易动纷享客户管理解决方案实践

业务画像-画像更新 业务画像-画像更新页面，左侧选择对应的目录，右侧展示对应的标签，单击执行更新，更新成功后，可查看详情和历史 图1 画像更新1 更新成功后，标签创建页面，对应标签覆盖数量为中标的数量，单击详情可查看标签的基础信息、标签评估分析和具体明细数据 图2 画像更新2 图3

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单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容，如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标，运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布图。运行结果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数

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响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 请求的唯一标识。 表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String 错误描述。 请求示例 查询播放 域名 流画像 GET /

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标签应用-画像查询与群体分析 画像查询 单击标签应用-画像查询，上方左侧选择对应的主体，右侧进行搜索，则下方左侧显示该搜索值的基本信息，下方右侧显示中标画像（当搜索值同时中标该主体下的多个标签时，则画像展示为多个） 图1 画像查询 群体分析 单击标签应用-群体分析，在群体分析界面

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应对方案与关键技术 基于大数据进行终端漫游行为画像训练，基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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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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说明 overSubscriptionMethod 超卖量计算方法，目前支持nodeResource和podProfile。nodeResource为默认的基于节点资源用量的算法，podProfile为基于Pod实例画像的算法。 profilePeriod Pod实例画像的周期，单

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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提交客户对机器人满意度评价结果 (feedbacksatisfaction) 场景描述 机器人回复满意度评价 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/ccmessaging/v1/robot/feedbacksatisfaction，例如域名是service

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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。 基于行为数据的用户画像更新 基于行为数据的用户画像更新可以对用户画像进行持续更新，更新频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源，从中分析出用户画像更新信息，并实时更新用户画像，使用户画像随着用户行为的发生而不断变化。 通过此任务可以更新的用户画像内容有：用户标签等动态信

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目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下， TICS 服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机，TI CS 服务无法主动感知到节点资源大小，需客户手动填入。 图1 资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现，最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。

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