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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背景信息 函数类习题目前支持C、C++、JAVA、Python3、Html 5种语言类编程习题的创建，主要面向单个函数文件的特定功能逻辑实现创建。 操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题”中单击“创建习题”。 选择“函数题”。 教师输入习题名称、习题描述、用例描述，完善函数题基础信息。

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进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题”中单击“创建习题”。 选择“判断题”。 教师输入题干描述、正确答案、习题解析（可选），选择知识点（在下拉栏中单击+可以创建知识点），选择习题难度，单击“确定”，完成创建单题。 教师可以创建多题。选择“创建多题”页签，单击“下载习题模板”，将模板表格下载到本地。

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添加数据库题 操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题”中单击“创建习题”。 选择“数据库题”。 单击“确定”，完善习题基础信息。 习题描述：建议填写数据库的表结构，以及习题的描述和要求。 初始化sql：，支持多表结构。 参考答案：正确的sql语句。 验证用例及知识点。

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操作步骤 进入Classroom的个人中心，在“教研资源 > 习题”中单击“创建习题”。 选择“填空题”。 教师输入习题名称（单击插入填空项）、填空项的答案、解析（可选），选择知识点（在下拉栏中单击+可以创建知识点）、习题难度，单击确定，完成单题创建。 批量创建填空题。 下载模板，按照模板填写必填信息。

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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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管理考试 学生完成课程学习后，教师可以在对应的课程下为学生创建考试。 试卷关联课程 教师可以将教研资源中的习题、试卷添加到考试中。 添加习题 试卷库 教师 发布考试 教师完成添加试卷和关联课程的操作，确认考试无误后可以发布考试。 学生 加入考试 完成考试 学生完成课程学习后，可以联系老师获取考试链接进行考试。

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改情况和截止日期。 单击，教师可以对已发送的作业进行撤回发送、预览、编辑、删除。 编辑资源空间中的习题内容，不会对已发送给学生的作业中的习题造成影响。 如需修改已经发送作业中的习题，需要将作业撤回发送后进行修改。 撤回作业发送将会删除学生当前的做题结果。 单击作业卡片进入作业详情页面。

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我的习题可按所属课程、题型、⽤途、难易度、知识点筛选习题； 公共习题可按习题类别、题型、难易度、知识点筛选； 也可按关键字搜索；⽀持同时选择多道习题。 图6 题库选题 单击“导入习题”，可以使⽤word/excel ⽅式导⼊习题，⽼师根据平台提供的导⼊模板录⼊习题，然后上传即可。 图7 导入习题1 上传后，⽼师可

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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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数据来源：根据资源来源划分为课程、习题库和自有零散习题。 课程： 解决对于课程内作业非常熟悉，且对作业内的习题进行少量修改的场景，可以通过课程的某一章节进行快速导入，然后通过习题的快速删减实现作业的创建。 习题库：解决对于习题库内的系统非常熟悉，通过题型、知识点、难度和习题名称维度进行进一步缩减习题范围，实现快速建立作业的目的。

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assemble 查询当前租户的习题库列表 查询单个习题库详情 查询习题库下习题列表 查询单个习题详情 习题判题 父主题： API

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> 习题”中单击“创建习题”。 选择“简答题”。 教师输入习题名称、参考答案，选择知识点（在下拉栏中单击+可以创建知识点）、习题难度，单击“确定”，完成单题创建。 批量创建简答题。 下载模板，按照模板填写必填信息。 上传模板之后，即可提示共有多少习题，成功导入多少道习题。 完善简答题的基础信息。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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