批量桌面关闭多人协同执行6~8。 在待关闭多人协同的桌面所在列单击“更多 > 关闭多人协同”，进入“关闭多人协同”页面。 单击“确定”完成。 勾选多个待关闭多人协同的桌面，单击左上角“更多 > 关闭多人协同”，进入“关闭多人协同”页面。 选择所需关闭协同的桌面计费模式，单击“确定”，进入“关闭多人协同”页面。

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： 查看/编辑文件：单击待修改文件名称，可跳转到文件编辑界面，对文件进行查看/编辑，具体操作请参见查看/编辑文档。 重命名文件：单击文件旁边的图标，可以对文件名称进行编辑。 星标：单击“星标”，可以把此文件进行标记，星标后的文件可在“星标”处查看。 如果不是自己创建的文件，则只可以进行“星标”操作。

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协同分享 堡垒机 系统Web运维“协同分享”功能，支持通过分享URL，邀请系统其他用户共同查看同一会话，并且参与者在会话控制者批准的前提下可对会话进行操作，可应用于远程演示、对运维疑难问题“会诊”等场景。 约束限制 创建协同分享前，需确保系统与资源主机网络连接正常，否则受邀用户无法

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多种通信增值服务开箱即用，快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。 GDE部署：数据不出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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多种通信增值服务开箱即用，快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。 GDE部署：数据不出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴。

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乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）

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查询联邦开启进度 功能介绍 查询联邦开启进度 URI GET /v1/clustergroups/{clustergroupid}/federations/progress 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 clustergroupid 是 String 容器舰队id

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导入联邦用户 前提条件 系统管理员已完成联邦APP的添加。 系统管理员新建租户时已完成为租户配置第三方认证系统。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 员工中心 > 员工”。 单击“导入联邦用户”，选择“导入联邦用户”，单击下载模板，打开模板并添加待导入的用户信息。

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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应用场景 IoT边缘具有边云协同、泛接入、低时延的本地业务自治能力。主要应用在数据传输量大，安全与隐私保护要求高，数据需要实时处理等行业或应用场景。例如智慧交通、智慧城市、智慧园区、能源电力等。 接口多样化 丰富的近场接入能力，支持通用协议、插件扩展、SDK扩展等多种设备接入方式

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通知管理 用于管理通知。 数据集管理 用于管理数据集。 多方安全计算作业管理 用于管理多方安全计算作业。 联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。 联邦预测作业管理 用于管理批量联邦预测作业。 作业实例管理 本接口用于查询实例执行状态。

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协同分析 由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用。 enable_agg_pushdown_for_ca 参数说明：在协同分析特性中，该参数控制是否将ForeignScan算子之上的Agg算子转化为Remote SQL发送给远端集群。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。

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与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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编辑批量预测作业 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“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业，运行环境选择ModelArts和PriorityModelArts时，新增的资源配额是使用MA Lite资源池进行训练时，工作负载需要配置的资源参数。 图2 配置参数 父主题： 可信联邦学习作业

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启用容器舰队联邦 功能介绍 启用容器舰队联邦 URI POST /v1/clustergroups/{clustergroupid}/federations 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 clustergroupid 是 String 容器舰队id 表2 Query参数

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"x0", "x1", "x2" ] } ] } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存纵向联邦作业成功 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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