取证分析：采集和存储终端信息，并通过数据挖掘、关联分析等方法，对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化：通过EDR（Endpoint Detection and Response，端点侦测与回归）数字化建模、溯源推理算法，实现攻击可视化，精准还原威胁攻击链路。 威胁信息服务 威胁信息检索 支持全球恶意IP、

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几大优势： 高度集成与模块化：NCAD提供了一套完整的工具集，所有功能模块之间无缝衔接，用户可根据实际需求选择性集成，节省开发时间和资源。 自动化与智能化：NCAD在几何修复、特征识别及网格修复方面具备高度自动化的能力，减少人工干预，提高工作效率。特征识别与几何简化过程也经过优化，能够自动调整，适应不同类型的模型。

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据从一个节点，传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减少不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表1所示。

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数值计算求解器 适用于以下场景： 流体仿真 电磁仿真 结构仿真 动力学仿真 高级计划与排程 适用于以下场景： 离散制造行业的生产计划与排程 流程制造行业的生产一体化排产 交通领域的运输计划与调度 二维切割 适用于以下切割场景： 家具板材切割 机械制造中的钢板、卷板等的切割 建筑领域的玻璃切割

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数值计算求解器 适用于以下场景： 流体仿真 电磁仿真 结构仿真 动力学仿真 高级计划与排程 适用于以下场景： 离散制造行业的生产计划与排程 流程制造行业的生产一体化排产 交通领域的运输计划与调度 二维切割 适用于以下切割场景： 家具板材切割 机械制造中的钢板、卷板等的切割 建筑领域的玻璃切割

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完成该算法集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 工业视觉模型场景化优化服务-基础版 适用于单个摄像头，拍摄识别简单场景，使用已有方案不需进行生产工况适配，完成模型设计、训练和调优。 工业视觉模型场景化优化服务-专业版 适用于两个摄像头，组合两个拍摄场景用于检测识别，需要基

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主要实现数据的预处理，包括标签处理、缺失值填充、数据标准化等。 特征处理模块 主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。

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服务OBS、数据可视化服务 DLV 等云服务，很好的保证了系统的数据存储和处理能力，提高了系统的性能和并发处理的能力； 基于安全、柔性与敏捷的平台底座打造的面向于离散类制造企业的跨行业MOM解决方案，涵盖了物流、制造、设备和质量等多个环节； 提供实时的数据可视化服务能力，通过管理驾

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个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。 物品特征名：从下拉框中选择目标物品特征用于匹配用户特征，更好的做出推荐。 权重：取值为0.01-1。权重越高，该匹配特征所被优先推荐的概率越高。

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9)表示相同的值集合，但是对于numeric上的范围并非如此。 一个离散范围类型应该具有一个正规化函数，它知道元素类型期望的步长。正规化函数负责把范围类型的相等值转换成具有相同的表达，特别是与包含或者排除界限一致。如果没有指定一个正规化函数，那么具有不同格式的范围将总是会被当作不等，即使它们实际上是表达相同的一组值。

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9)表示相同的值集合，但是对于 numeric 上的范围就不是这样。 一个离散范围类型应该具有一个正规化函数，它知道元素类型期望的步长。正规化函数负责把范围类型的相等值转换成具有相同的表达，特别是与包含或者排除界限一致。如果没有指定一个正规化函数，那么具有不同格式的范围将总是会被当作不等，即使它们实际上是表达相同的一组值。

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OPS06-04 规范化应用日志 日志是随时间推移发生的不可变、记录时间戳的离散事件。系统需要记录关键事件和故障，以帮助诊断问题和解决故障。 风险等级 高 关键策略 对于一个系统来说，日志是非常重要的。它可以记录在系统中发生的一切，包括成功的操作、错误的操作、警告信息等等。因此，

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将简体文本转换为繁体，或将繁体文本转换为简体。 符号标准化 查找数据中携带的非标准化符号进行标准化、统一化转换。 统一空格：将所有Unicode空格（如U+00A0、U+200A）转换为标准空格（U+0020）。 全角转半角：将文本中的全角字符转换为半角字符。 标点符号归一化，支持统一格式的符号如下： {"？":

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，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。 运营助手，支持多维度运营，根据业务情况及时调整推荐结果。 效

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9)表示相同的值集合，但对于超过numeric的范围，情况并非如此。 离散范围类型应具有识别元素类型所需步长的规范函数。规范化函数负责将范围类型的等价值转换为具有相同的表示，特别是与包含或者排除界限一致。如果未指定规范化函数，则具有不同格式的范围将始终被视为不相等，即使它们实际上是表达相同的一组值。

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound 否 String 超参下界。 upper_bound 否 String 超参上界。 discrete_points_num 否 String 连续型超参离散化取值个数。

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数据从一个节点传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减少不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2

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discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。 upper_bound String 超参上界。 discrete_points_num String 连续型超参离散化取值个数。 discrete_values

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这种情况是由于表数据量较大，并且源端通过where语句过滤，但并非索引列，或列值不离散，查询会全表扫描，导致JDBC连接超时。 图1 非索引列 解决方案 优先联系DBA修改表结构，将需要过滤的列配置为索引列，然后重试。 如果由于数据不离散，导致还是失败请参考2~4，通过增大JDBC超时时间解决。 根

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数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集

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