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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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数据做出判断及预测。 Astro轻应用提供了开发AI应用的能力，目的就是将隐藏在一大堆数据背后的信息进行集中处理并提炼，总结得到所研究对象的内在规律，从而提供相应的服务。 AstroZero提供的AI

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 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联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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策略名称：设置白名单策略的名称。 智能学习天数：请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数，会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”，添加智能学习服务器，如图4所示。 添加为智能学习的服务器，服务器

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及结构体变量等。 抛出信号 当BPM执行到达“抛出信号”事件时，引擎向系统内部发出一个事件，事件发出后流程沿后续路线继续执行。抛出的信号，可以被“捕获信号”订阅处理。 使用该图元时，需要配置抛出的具体事件，并需要在“输入参数”配置事件参数。 图3 抛出信号的“事件配置”页面 事件：请选择待发送的事件。

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及结构体变量等。 抛出信号 当工作流执行到达“抛出信号”事件时，引擎向系统内部发出一个事件，事件发出后流程沿后续路线继续执行。抛出的信号，可以被“捕获信号”订阅处理。 使用该图元时，需要配置抛出的具体事件，并需要在“输入参数”配置事件参数。 图3 抛出信号的“事件配置”页面 事件：请选择待发送的事件。

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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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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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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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NB模组附着网络失败如何处理？ 请先执行AT+NUESTATS，查看是否有网络信号。 若Singal power等于0，表示没有收到网络信号， 请检查基站对应的频带否放开，或把设备换个信号强的地方再尝试。 执行AT+NBAND？查询设置的频段跟模组本身的频段是不是一样的。 父主题：

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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本例中使用的是语音导航场景。 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”。单击“新建”。 如下所示填写信息，单击“确定”保存配置。 图1 机器人列表-新增机器人GUI 机器人名称：自定义。 机器人接入码：即在IVR或AICC侧添加被叫路由时，用于流程关联的识别码。

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在输入框输入想创建的组合应用描述内容，或者单击输入框下面的语言描述模板。 图1 智能助手 单击带下划线的连接器或处理器，可以在下拉框中替换所需的其它连接器或处理器。 图2 输入描述信息 单击键盘的“Eneter”键生成组合应用，再单击“应用结果”，生成组合应用。 图3 生成组合应用Demo 继续在编辑

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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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语句执行使用的内部query_id。 plan_node_id integer 查询对应的执行计划的plan node id。 parent_node_id integer 当前算子的父节点node id。 startup_time bignit 该算子处理第一条数据的开始时间。 total_time

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级流程结束，不做升级处理。 如果返回的固件版本信息与升级的目标版本信息不同，则继续进行下一步的升级处理。 6～7. 物联网平台查询终端设备所在的无线信号覆盖情况，获取小区ID、RSRP（Reference Signal Received Power，参考信号接收功率）和SINR（Signal

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3D回放 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求： 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式：在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置(低配）：8核cpu 、UHD620的gpu 、16G内存 、100Mbps带宽。 查看3D回放 3D回放页面详细说明如下： 图1

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基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Flink Operator：通过Flink operator ，把Flink集群描述成yaml文件，接触kubernetes的

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机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份，用于数据丢失或异常后的恢复和故障分析。同时大量小文本文件可合并转储为大文件，提高数据处理性能。 图3 场景示例图 IOT分析应用

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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 Security

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