线体周期值。 标准作业能力 人力数。 辅助作业能力 助手数。 Cost 成本单位值。 产线能力配置相关操作 产线能力配置添加完成后，您还可以进行如表2所示的操作。 表2 产线能力配置相关操作 操作 描述 发布产线能力配置 在“产线能力配置”页面，勾选“草稿”状态的产线能力配置记录前的，单击“发布”，发布产线能力配置。

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模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作

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Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力（ DLI / MRS ） 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题： 开发Workflow命令参考

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交付能力提升支持 为促进伙伴在华为云交付领域的能力提升、助力伙伴商业成功，华为云为伙伴提供交付能力提升支持权益。 激励确认 付款申请 邮寄发票&查看付款进展 父主题： 伙伴权益申请

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000.00 每套 AI算法设计与优化-专业版 对人工智能场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法设计，形成可帮助算法能力较弱的技术人员完成后续开发的技术方案报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法设计与优化-铂金版 对人工智能场景为极特殊的复杂场

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louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p

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AI智能生成 使用智能助手自动生成组合应用：智能助手通过NLP (Natural Language Processing) 机器学习，理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器、连接器和数据处理器，生成组合应用。可以对生成的组合应用进一步配置、编排、构建和部署上线。 父主题：

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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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开

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hfl_type 否 String fl作业类型枚举。TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。 枚举值： TRAIN(训练型) EVALUATE（评估型） hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL（本地），MODEL_ARTS（modelarts）

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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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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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主动防御：中云网安的AI赋能解决方案专为应用安全防护设计，提供实时监测、态势感知、非嵌入式动态加固的能力，提升整体网络安全防护能力。 智能学习算法：集成自研的安全算法模型和应用学习技术，实现私有化学习，识别未知威胁和0-day攻击，实现主动防御，无感知的进化式更新，提供强大的安全防护能力。

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能力差异化需获得几个能力标签？ 1个。 父主题： 数字化转型咨询与系统集成合作伙伴

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(从高频到中频) 体验强感知 (子产品-关键能力) 现场作业员 作业执行、问题执行、问题创建、打卡 APP+端侧子产品: 语音辅助, 风险预警, AI辅助, 视须协同 现场作业负责人 现场问题创建, 任务管理, 问题管理, 人员积分, 人员能力分析 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理:

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AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 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

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AI资产 资产 订购方法 使用场景 提供的功能 如何使用 AI智能体验馆 请参见如何订购&部署资产。 资产使用场景、提供的功能以及如何使用请参见AI智能体验馆。 父主题： 核心资产说明

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AI资产 AI智能体验馆 父主题： 资产说明

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AI Watchdog ai_watchdog_monitor_status ai_watchdog_detection_warnings ai_watchdog_parameters 父主题： DBE_PERF Schema

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EXPLAIN 语法 EXPLAIN [ ( option [, ...] ) ] statement 其中选项可以是以下选项之一： FORMAT { TEXT | GRAPHVIZ | JSON } TYPE { LOG ICAL | DISTRIBUTED | VALIDATE

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