中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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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旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP API、缓存），以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑的梳理、架构的治理和容

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Destroy 严格按照取值填写 response 0：成功；1：失败。 数组 去初始化接口的C++原型接口为：int Destory(); 下发了该命令后服务端会进行去初始化操作，销毁初始化的数据，如果只是建立连接但是未投屏，则会有接口响应和包括Disconnect接口的回调，

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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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图像去雾 功能介绍 摄像机在雾霾天气拍摄照片时，不可避免出现图像质量不高、拍摄场景不清晰的情况。针对此类场景，图像去雾算法进行针对性的去雾处理，除了可以去除均匀雾霾外，还可以处理非均匀的雾霾。使用时用户发送待处理图片，返回经过去雾处理后的结果图片。 前提条件 在使用图像去雾服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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去初始化SDK 应用程序退出时应去初始化SDK [mShareServiceController destroy]; 接口描述 去初始化SDK 注意事项 mShareServiceController为IdeaShareServiceController的单例 接口定义 - (int)destroy;

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去初始化SDK 应用程序退出时应去初始化SDK [mShareServiceController destroy]; 接口描述 去初始化SDK 注意事项 mShareServiceController为IdeaShareServiceController的单例 接口定义 - (int)destroy;

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场景10：去初始化 描述 退出客户端APP时，调用去初始化SDK接口 业务流程 调用去初始化SDK接口 示例代码 // 去初始化SDK if (mShareServiceController ) { mShareServiceController->Destory();

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去初始化SDK 应用程序退出时应去初始化SDK。 // 去初始化SDK if (mShareServiceController ) { mShareServiceController->Destory(); } 接口描述 去初始化SDK。 接口定义

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场景11：去初始化 描述 退出客户端APP时，调用去初始化SDK接口 业务流程 调用去初始化SDK接口 示例代码 // 去初始化SDK [mShareServiceController destroy]; 父主题： 典型场景

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在“订单确定”页面，确认订单详情无误之后，单击“去支付”完成购买。 查看问答机器人 购买的机器人，会显示在您对话机器人服务控制台中，智能问答机器人的列表里。在问答机器人列表右上角，您可以选择机器人状态筛选您购买的机器人，或者输入名称关键字，单击进行查找。对于包年包月的机器人，可以进行机器人管理、续费、规格修改。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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

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还引入了动态任务图的概念，这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载，例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持，Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用，对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说，是一个强有力的工具。同时，Ray生态系统还包括一些高级库，例如Ray

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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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是一条固化下来的流水线，这条流水线将会包含数据工程、模型算法、训练配置等。用户将会使用这条流水线在持续产生的数据中持续迭代训练，确保这条流水线生产出来的模型始终维持在一个较好的状态。 图1 MLOps MLOps的整条链路需要有一个工具去承载，MLOps打通了算法开发到交付运维的

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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数据存储数据源（旧） DataStoreSource 是 否 是 资产数据输入（旧） IoTSource 是 否 是 管道数据输入 PipelineSource 是 否 是 转化算子 数据聚合 Aggregate 是 是 是 数据去重 Deduplicate 是 是 是 去噪 Denoise

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方案架构图 该解决方案会部署如下资源： 创建两个对象存储服务 OBS桶，一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 Fu

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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。 ip name AiEngine端所部署的host

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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。 ip name AiEngine端所部署的host

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