推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen；以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含

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如果用户需要快速扫描，可以在创建扫描任务时，“扫描策略”选择“极速策略”，如图1所示。 扫描策略分为：极速策略、标准策略、深度策略。选择深度扫描可以更深层次的发现漏洞，建议您优先选择“深度策略”。 图1 设置扫描模式 父主题： 网站扫描类

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华为联合认证，提升证书含金量，重要课程或考试，可申请华为注册证书。 高效人才识别，为企业快速检验目标人群技能水平，端到端支撑企业社招/校招/转岗人才筛选与技能测评。 为个人提供能力培养体系化教学及能力认证，提升求职求学竞争力。

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，保障云上数据库的安全。 建议使用DBSS来提供扩展的数据安全能力，详情请参考数据库安全服务。 优势 助力企业满足等保合规要求。 满足等保测评数据库审计需求。 满足国内外安全法案合规需求，提供满足数据安全标准（例如Sarbanes-Oxley）的合规报告。 支持备份和恢复数据库审计日志，满足审计数据保存期限要求。

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介绍Python编程相关的基础知识 人工智能数学基础 介绍数学与人工智能的关系，线性代数、概率论及更优化问题 深度学习预备知识和深度学习概览 介绍深度学习预备知识，深度学习概览 华为云EI概览 介绍华为AI的认知与EI的由来，并详细介绍华为云EI企业智能 Python编程基础实验

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 如何配置采集Azure容器资源所需权限？ 转换 CS V文件编码为UTF-8 Windows主机进行深度采集后磁盘信息为空或磁盘信息错误 Windows主机进行深度采集后系统镜像结果错误 导入RVTools资源任务失败 主机深度采集成功，部分采集规格信息缺失

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model_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 metric JSON Array 训练作业的模型单个分类测评参数。具体请参见表7。 total_metric JSON 训练作业的模型总测评参数。具体请参见表9。 表6 system_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 cpuUsage

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时间计费。例如，一个深度归档存储对象在OBS中存储了170天后删除，会按照180天计费。 数据恢复：深度归档存储需要先恢复才能访问。深度归档存储恢复方式有标准和加急两种，标准恢复耗时5~12 h，加急恢复耗时3~5 h。 数据恢复是指对于低频、归档存储和深度归档存储的对象，在访问

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四层到七层的CA结构 根CA用于签发二级从属CA，二级CA（路径深度可设置范围为：5≥路径深度≥2）再向下签发三级从属CA，三级CA（路径深度可设置范围为：4≥路径深度≥1）再向下签发四级从属CA（路径深度可设置范围为：3≥路径深度≥0），以此类推，最后一级负责签发私有证书。 此类结构使用较少。

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model_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 metric JSON Array 训练作业的模型单个分类测评参数。 total_metric JSON 训练作业的模型总测评参数。具体请参见表11。 表8 system_metric_list属性列表 参数 参数类型 说明 cpuUsage

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卫生等业务融合集成应用，在医共体内实现就诊一码通行、服务-接续、一站式结算，打造数字化智能型医共体。 众阳云健康产品体系与华为云原生技术的深度融合，打造了众阳健康智慧医共体解决方案。该方案打破医院围墙，打破各单位做接口形式。实现医疗机构之间，以及医疗机构和居民之间的充分连接、一体

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码作为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码作为采集凭证。 创建内网采集任务

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险。 约束与限制 使用安全报告功能，需开启HSS专业版、企业版、旗舰版、网页防篡改版及容器版任一版本。 生成的报告将保存6个月，以满足等保测评以及审计的需要。 安全报告使用说明 HSS默认预置了周报和月报，您的资产开启防护后，默认报告会自动生成，报告内容和生成时间如下： 报告内容：

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为确保采集过程具备充分的系统访问权限，从而能够获取到必要的信息和数据。对主机深度采集的凭证要求如下： 对Linux主机进行深度采集时，请添加Root账号和密码作为采集凭证。 对Windows主机进行深度采集时，请添加Administrator账号和密码作为采集凭证。 创建内网采集任务

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方案： 基于对14大热点行业（房地产、互联网、快消、金融、汽车等）标杆企业的大数据分析，深入研究和实验，建立77个重点岗位职能的测评标准。根据员工测评结果，平台会智能搭配学习方案，管理员可快速下发学习任务； 依托AI技术， 准确提取视频、音频、语音等课件中的知识点， 转换成碎片化

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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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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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