纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM， LOG ISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT

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纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET work_step 否 String 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT

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法将短信拼接 CNN:1 短信 内容审核 不通过 CNN:100 通道问题 CNN:15 通道问题 CNN:2 通道问题 CNN:21 单个号码日、月发送上限，流控超限，频繁发送超限 CNN:3 用户账户异常、欠费等 CNN:4 通道问题 CNN:5 通道问题 CNN:6 通道问题 CNN:7

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benchmark=False cuDNN确定性地选择算法。 torch.backends.cudnn.deterministic=True cuDNN仅使用确定性的卷积算法。 工具固定（Dropout） Dropout的实质是以一定概率使得输入网络的数据某些位置元素的数值变为0，这样可以使得模型训练更加有

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游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，小地图等）输入状态信息（Learner）。 根据策略模型输出预测的动作指令（Policy）。

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纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归 NEURAL_NETWORK 神经网络 FIBINET, learning_task_type String 纵向联邦任务类型。 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2);

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翻拍识别 功能介绍 零售行业通常根据零售店的销售量进行销售奖励，拍摄售出商品的条形码上传后台是常用的统计方式。翻拍识别利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别，可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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"knowledge_repo_id" : "852947fe-6c60-4d91-af65-839a0292127e", "chat_title" : "神经网络是什么", "create_date_time" : "1695193989920", "is_del" : 0 }

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

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EAGER：尽可能的Join下推 AUTOMATIC source-encoding GaussDB 数据源编码方式 UTF-8 multiple-cnn-enabled 是否使用GaussDB多CN配置。如果使用，首先确保关闭JDBC连接池功能，其次JDBC URL格式为：jdbc:pos

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能力，普通的 云服务器 难以满足性能需求，FPGA云 服务器 可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬

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响应Body参数 参数 参数类型 描述 actual_work_hours Double 实际工时，实际工时由详细工时自动累加和子工作项自动卷积计算 assigned_cc_user Array of IssueUser objects 抄送人信息 assigned_user IssueUser

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Integer 隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG（Auto Kernel Generator），可以对深度神经网络模型中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能，可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置

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新建衍生指标 衍生指标是原子指标通过添加限定、维度卷积而成，限定、维度均来源于原子指标中的属性。发布衍生指标时，会自动生成一张汇总表，可在“汇总表-自动汇聚”下查看。 衍生指标=原子指标+统计维度+时间限定+通用限定。 原子指标：明确统计口径，即计算逻辑。 统计维度：用于观察和分

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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。

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各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略”页签，如图3所示。用户可以根据业务需要在“添加排序策略”下拉框

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