中软国际数据治理专业服务解决方案实践

理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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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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和防护任务，全方位保障主机安全。同时可从可视化控制台，管理主机Agent上报的安全信息。 表1 SA与HSS主要功能区别 功能项 共同点 不同点 资产安全 主机资产 呈现主机资产的整体安全状态。 SA：仅支持同步HSS主机资产风险信息，列表呈现各主机资产的整体安全状况。 HSS：

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华为机器翻译（体验） 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译（Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中，包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 连接参数 华为机器翻译（体验）连接器无需认证，无连接参数。

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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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理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控 父主题： Storm应用开发概述

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0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

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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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基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景

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[INTEGER10], BaseThresholdHighCritical=[INTEGER11]) 检测到温度超过高门限。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 3276800001 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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节点数据收集 功能 获取当前节点所有与IEF相关的数据，后续IEF运维人员定位使用。 收集的数据清单如下所示。 表1 数据收集清单 分类 收集项 描述 系统数据 硬件架构 收集arch命令输出，并判断IEF安装的类型 CPU信息 解析/proc/cpuinfo文件，输出cpu信息文件

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EntityThresholdCurrent=[integer], EntityTrapFaultID=143617) 单板，子卡温度偏高。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046698 重要 设备告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号 Index 索引 EntityPhysicalIndex

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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站点上网数据规划 站点需要上网时，统一通过Hub站点上网，Hub1为主网关。 如果客户想要让部分特定应用进行本地上网走Underlay出局，其余应用走默认的SD-WAN Overlay隧道，这种场景下可以配置基于应用的本地上网。 表1 流分类模板信息 参数 数据 流分类模板名称 test_traffic_local

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深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交

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站点上网数据规划 站点需要上网时，统一通过Hub站点上网，Hub1为主网关。 如果客户想要让部分特定应用进行本地上网走Underlay出局，其余应用走默认的SD-WAN Overlay隧道，这种场景下可以配置基于应用的本地上网。 表1 流分类模板信息 参数 数据 流分类模板名称 test_traffic_local

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合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 父主题： 大模型微调训练类问题

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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整体系统架构分为数据&知识平台、业务逻辑处理内核、应用层三大模块。 由于系统功能较多，这里仅给出模块结构图的示例，具体结构可以根据实际需求进行调整。 图2 智慧检验系统 全周期健康管理平台 数据中台：以数据治理为切入点，给医疗“冷数据”加热。数据治理模块将各种临床数据，如诊断、检验

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