培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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标签管理 标签介绍：用户可以给相同属性的一类资源打上相同的标签，便于管理。当前支持标签的资源有Device(设备)。 注意：iot_前缀的为系统预留标签，用户不能使用；一个资源最多只能打10个标签。 绑定标签 解绑标签 按标签查询资源 父主题： API

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Web-标签打印 2 历史物料条码打印 对历史库存物料进行管理时需要对其包装进行标签打印 提供历史物料条码打印功能 PDA-历史物料条码打印 不同的场景使用的系统功能和操作流程都有所不同，接下来将介绍各业务场景详细的操作流程。 场景1：IQC检验后，入库前打码 表2 入库前打码 具体业务场景

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，用于衡量标签的覆盖率。可分配成本比例越高，成本分配和报告效率越高，成本数据越可信任。在标签治理过程中，通过可分配成本比例趋势的上升和下降，检查组织内标签的标记覆盖率是在提升还是在下降 识别标签缺失和错误：在确定需要进行标签治理后，需要首先识别所有未打标签的资源和标签key&va

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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output_dir：最终输出数据集路径。 tmp_dir：供用户存储临时文件的目录。 task_content_json：人工打标需要的标签信息，详细参考“人工打标支持”。（如果没有人工打标，不需要此参数）。 Output 对于output_dir的格式限定如下： 必须有output_dir/da

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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素材上传&打标入库2 素材⼊组：上传时可将素材加⼊特定的素材组（已有/新建） ⽂件夹，系统默认保持原有⽂件夹结构。 素材标签：勾选素材对应的部⻔、品牌、渠道等相关内容 标签，⽀持批量打标。 权限标签：分为企业全员通⽤/限定部⻔ 私有/个⼈管控/⾃定义权限 图6 素材上传&打标入库2

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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商用 应用场景 2018年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像识别服务正式公测上线 基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 公测 产品介绍

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。 “自动分组”是指先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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如果是需要对当前的主干或者分支打标记快照，用于以后的对比查看，可以使用打标签的功能；记录标签生成时刻对应的主干或者分支的数据状态。 具体的基于模型工程创建分支和标签的操作指导如下： “工程设置>分支和标签”，选择“新建分支”，如下图。 按分支和标签维度管理，单击“新建分支/标签”按钮，增加分支和标签列表。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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标签接口 根据数据集查询标签 修改和添加标签 返回使用前10的标签 根据标签查询数据集 父主题： API参考

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