组织 Organizations

资源分配策略 这样就会有不合理的资源分配场景出现，最终导致计算节点容器因资源不足启动失败。 约束条件 约束条件如下： TICS 计算节点需独享ief纳管节点。 考虑docker\ief边缘服务对资源的占用，建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU（分析+学习） 内存（分析+学习）

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可对该策略执行的操作。支持以下操作： 重新学习 若软件出现重大改版，需要对关联服务器进行重新学习。 请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后

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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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添加白名单策略学习服务器 单击“确认”，完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中，您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。 您可以根据需要新增或者删除添加的学习服务器。 单击“创建并学习”，完成白名单策略的创建。 创建的白名单策略展示在白名单策略列表中

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SA通过采集全网安全数据（包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任

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X 训练集 训练集是指在机器学习和模式识别等领域中，用来估计模型的数据集。 消费侧权限 消费侧权限是指一个租户在数据资产管理服务中除了Data Operation Engineer或Data Owner角色的其他用户及其他租户下的所有用户，对于数据集服务具有浏览、查询、订阅和下载已发布数据集的权限。

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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演练规划主要做什么？ 演练规划能够帮助演练管理人员对故障模式进行演练排期，管理演练进展，是故障模式能够通过演练进行实战检验的管理保障。 父主题： 韧性中心常见问题

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，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，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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安全服务 本章节主要介绍Anti-DDoS流量清洗、 Web应用防火墙 和云 堡垒机 的概念，让您更好的了解这些安全服务。 Anti-DDoS流量清洗 Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS Service）是通过专业的防DDoS设备来为客户互联网应用提供精细化的抵御DDoS攻击能力（包括CC、SYN

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于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，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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Generation，简称LG）、 语言理解 （Language Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要

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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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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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AI应用的低门槛、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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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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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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