中软国际数据治理专业服务解决方案实践

预置设备影子自动调节空调温度 场景说明 通过恒温控制系统，不论空调是否开机，都可以调整空调默认温度，待空调上电开机后，自动按默认温度调节。空调接入到物联网平台后，用户可以在应用侧或者设备接入控制台设置设备影子，将预置的温度通过设备影子下达属性修改给空调。空调收到修改属性的要求后，自动调节温度。 恒温空调产品开发

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点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。

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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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资源。 工作负载创建时，遇到节点Pod过多的错误，报错如下： 0/x nodes are available: x Too many pods. 解决方案： 该错误说明节点上调度的Pod超过节点最大实例数，建议扩容节点数。 training-operator负载不能正常运行，日志中报的错误如下：

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cted Acyclic Graph，DAG）的开发。一个DAG是由节点和节点之间的关系描述组成的。开发者通过定义节点的执行内容和节点的执行顺序定义DAG。绿色的矩形表示为一个节点，节点与节点之间的连线则是节点的关系描述。整个DAG的执行其实就是有序的任务执行模板。 图3 工作流

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（具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理> 内置依赖包”），这些常用算法库满足了大部分用户的使用场景。对于用户的PySpark程序依赖了内置算法库未提供的程序库该如何呢？其实PySpark本身就已经考虑到这一点了，那就是基于PyFiles来指定依赖，在DLI

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Reason=[ReasonDsp]) 单板温度严重告警。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 135462923 紧急 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID 该告警所对应的MIB节点的OID号。 EntPhysicalIndex 实体索引 EntPhysicalName 实体名称 EntityThresholdType

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TEGER10], BaseThresholdLowWarning=[INTEGER11]) 检测到温度低于低门限时发送此告警信息 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 3276800002 次要 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID 该告警所对应的MIB节点的OID号。

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配置对话流程包含以下几个步骤： 步骤1：新建条件判断节点 步骤2：新建信息收集节点 步骤3：新建接口调用节点 步骤4：新建对话回复节点（分支1） 步骤5：新建对话回复节点（分支2） 步骤6：检测对话流程 步骤1：新建条件判断节点 在“配置对话流程”页面，在“当前版本”选择需要编辑的版本，默认显示“编辑版本”。

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3276800003 次要 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID 该告警所对应的MIB节点的OID号。 EntityPhysicalIndex 实体索引。 BaseTrapSeverity 严重程度编码。 BaseTrapProbableCause 错误码。 BaseTrapEventType

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原因1：暂不影响业务，但需要尽快降低子卡温度。 原因2：暂不影响业务，但需要尽快降低单板温度。 原因3：暂不影响业务，但需要尽快提高单板温度。 原因4：暂不影响业务，但需要尽快提高子卡温度。 可能原因 原因1：子卡温度偏高。 原因2：单板温度偏高。 原因3：单板温度偏低。 原因4：子卡温度偏低。 处理步骤

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64 448GiB 10/10 100 8 2×VU9P KVM 网络类型：10GbE 使用场景 应用： 视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析 场景特点： 适合密集计算、高并发、高带宽场景。 适用场景： 视频处理：图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直

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CTET]") 光模块温度过低预警。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 135462942 次要 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID 该告警所对应的MIB节点的OID号。 Index 索引。 EntityPhysicalIndex 物理实体索引。 PhysicalName

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EntityTrapFaultID=[INTEGER]) 温度超过温度上限，或者低于温度下限（告警阈值可通过display temperature命令查看）。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046689 重要 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号 Index 温度传感器索引 EntryPhysicalIndex

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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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预训练模型的性能。操作本步骤前请确保以下两点： 已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优，订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已创建格式为“对话文本”的微调数据集。 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型微调流水线”。 在模型微调流水线页面

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图片/音频标注介绍 图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。

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执行enqueue、allocate、preempt、reclaim、backfill等动作，为每个Job找到一个最合适的节点。将该Job 绑定到这个节点。action中执行的具体算法逻辑取决于注册的plugin中各函数的实现。 关闭本次会话。 Volcano自定义资源 Pod组

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安全云脑的数据来源是什么？ 安全云脑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。 另一方面汇聚主机安全服务（Host

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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。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通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，形成相关的验

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2020-05-18 变更点如下： Jupyterlab环境编辑界面菜单调整、新增时序数据算子、新增Box-Cox变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jup

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