AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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ai_watchdog_monitor_status 表1 ai_watchdog_monitor_status参数说明 参数 类型 描述 metric_name text metric指标名称： tps：TPS。 tps_hourly：每小时的TPS均值。 shared_used_mem：共享内存使用量（MB）。

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ai_watchdog_detection_warnings 表1 ai_watchdog_detection_warnings参数 参数 类型 描述 event text 事件名称。 cause text 事件原因。 details text 事件详情。 time timestamp

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AI 人脸检测结果 消息名称 MSG_AI_FACE_DETECTION_RESULT 功能描述 启动人脸检测功能后，通过该消息上报人脸检测结果列表，列表中包含 人脸识别 ID及坐标信息，最多支持同时识别十人。 是否自动推送 是 subMsgID 预留 Param1 预留 Param2

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AI 企业智慧屏的音幕、声源定位、Auto-Framing是否是终端独立能力，与入驻式平台版本有关联么？ 如何实现人脸识别功能？ 如何实现人脸唤醒功能？ AI多模态会议纪要和实时字幕翻译怎么实现？ 父主题： 产品规格

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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ai_watchdog_parameters 表1 ai_watchdog_parameters参数 参数 类型 描述 name text 参数名称，包括如下常用参数： enable_ai_watchdog：是否开启本功能。 ai_watchdog_max_consuming_time_ms：最大耗时。

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AI GS_MODEL_WAREHOUSE GS_OPT_MODEL GS_ABO_MODEL_STATISTIC 父主题： 系统表

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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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新建联邦学习作业 功能介绍 新建联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成

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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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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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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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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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全云化线上开发，No Code/Low Code开发模式，多终端适配，所见即所得的应用构建，图形化业务编排，具备极低的学习成本，让业务人员可直接构建应用，人人都是开发者。 加速业务敏捷创新 拖拽式页面构建，简单易用的数据建模，灵活可视的服务编排、流程编排、事件编排，丰富的预置资产，积木式搭建

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灵活的取数公式，帮助用户快速、准确度地编制企业对外财务报表以及各类财务管理报表。 与EXCEL相似的界面风格和操作习惯，所见即所得的报表绘制过程，零学习成本； 与总账系统无缝集成，内置取数公式，保证报表数据的及时和准确； 报表数据格式化存储，快速满足企业各种数据分析需求； 总体流程图

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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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PGXC_LOCKWAIT_DETAIL PGXC_LOCKWAIT_DETAIL视图显示集群中每个节点中锁等待链详细信息。如果节点中有多级的锁等待关系，会依次将整个锁等待链按照等待顺序显示出来。 该视图仅8.1.3.200及以上集群版本支持。 表1 PGXC_LOCKWAIT_DETAIL字段

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AI资产 描述 AI资产应用提供了AI识别组件，在开发前端页面（标准页面/高级页面）时，可以直接使用AI识别组件，快速实现AI识别功能。 开放能力 AI资产应用提供的能力如下： 标准页面的扩展组件：airecognition（PC端和APP端），高级页面的自定义组件：AIasse

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