针对KPI异常检测场景，缺乏公共算法能力积累，异常检测模型开发效率低，成本高。存在如下问题： 产品对异常检测需求持续增加，单个异常检测模型开发周期约6个月，无法快速生成模型。 同时需要投入1至2名算法专家进行数据清洗、特征分析、模型选择和验证等工作，模型开发成本高。 学件概念 学件可以重用已有学件进行开发，不必从头开发。

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支持直接粘贴到代码中，变量的后面，实现表单功能。 图2 复制表单 如果需要配置算子的推荐列表，可以参考图2，配置算子的参数“推荐算子”，当前只支持推荐自定义的算子。 也可以参考配置文件，进行手工配置。 如果需要配置学件模板中，各个算子的约束关系。如：某个算子只能有一个实例；某A算子必

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密码学证明 QingTian Enclave支持密码学证明。QingTian Enclave支持通过密码学证明过程来证明其身份并与外部服务建立信任。证明过程需要使用证明文档，它包含对QingTian Enclave运行环境的可信度量值。您可以使用这些度量值在外部服务中创建访问控制策略，以控制特定QingTian

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自定义学件的能力来源包含如下两种： 学件代码由算法科学家提供基础稿，开发人员需要根据可信原则，对代码进行优化、抽象，并调试通过。 由开发人员根据业务场景和业务数据，利用公开库或NAIE SDK能力进行算法开发。 无论哪种场景，最终的学件代码都建议按照如下方式进行组织。 开发学件之前需要将业务代码拆分成

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，方便评估模型执行效果。 查看学件项目预置的样例数据 等待学件项目创建完成后，在模型训练服务首页的项目列表中，找到创建完成的学件项目。单击项目所在行的图标。 进入项目编辑界面。 图1 学件项目 在菜单栏中，单击“数据集”，进入“数据集”界面。 查看学件项目中预置的两类样例数据Un

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入数据、特征操作、模型训练、模型打包与模型验证的操作指导。 《学件使用指南》 模型训练服务预置了KPI异常检测、多层嵌套异常检测、硬盘故障根因分析等多个学件，供用户直接利用学件能力，定制生成业务模型。 文档提供了所有学件的界面操作过程，从创建项目、数据集、模型训练、模型测试、模型推理到模型归档的全流程。

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创建项目 KPI异常检测学件服务，封装在模型训练服务的“KPI异常检测”模板中。可通过创建“KPI异常检测”模板项目，体验KPI异常检测学件服务。 目前KPI异常检测学件，仅支持对单KPI进行异常检测。 在模型训练服务首页，单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”。 弹出“创建项目”对话框，如图1所示。

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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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根因分析 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理、根因分析和结果展示。 单击代码框左下方的“加载数据”。 弹出“加载数据”代码框，如图1所示。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 硬盘故障根因分析 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。

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员共用Orderer节点，所有参与方的Peer节点区块都是从Orderer节点获取，因此联盟之间是基于区块维度进行数据同步。通过密码学算法和共识算法保证区块内容的一致性和不可篡改。 父主题： 数据上链

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综合题，需要⽼师选择（师评/互评）进⾏评判。 图5 作业批阅 作业成绩在作业提交截⽌时间之前，可以对未提交的学⽣进⾏催交提醒；或将已提交的学⽣作业打回。当作业习题修改后，如需学⽣重新修改作业，可单击【全部重交】打回所有学⽣作业。 图6 作业提交 作业成绩模块可以批量导出学⽣作业的

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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are下方的“多层嵌套异常检测学件”，弹出“新建”对话框。 输入学件名称，示例为“FCN”，单击“OK”。 进入“FCN.ipynb”文件界面，如图1所示。 图1 “FCN.ipynb”文件界面 单击“Import sdk”代码框左侧的图标，导入算法依赖的模型训练服务SDK。 单击“FCN

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为什么APP需要备案？ 在中华人民共和国境内从事互联网信息服务的APP主办者，应当依照《中华人民共和国反电信网络诈骗法》、《互联网信息服务管理办法》、（国务院令第292号）等规定履行备案手续，未履行备案手续的，不得从事APP互联网信息服务。 父主题： APP备案FAQ

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将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。

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拟机上的root用户，也不能访问或通过SSH连接到擎天Enclave。 密码学证明 擎天Enclave支持密码学证明。擎天Enclave支持通过密码学证明过程来证明其身份并与外部服务建立信任。证明过程需要使用证明文档，它包含对擎天Enclave运行环境的可信度量值。您可以使用这些

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硬件安全模块 （Hardware Security Module，HSM） 硬件安全模块是一种用于保护和管理强认证系统所使用的密钥同时提供相关密码学操作的计算机硬件设备。 - 用户主密钥 （Customer Master Key，CMK） 用户主密钥是用户或云服务通过密钥管理创建的密钥，

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py”文件为学件对象的定义样例，需要根据学件自行定制。 naie_platform：NAIE SDK相关参数配置信息。 requirements.txt：自定义学件依赖包的列表。 custom_01.ipynb：学件的主文件。 图2 自定义学件项目 父主题： 开发学件

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SDK或者特定领域的学件SDK中。 如果需要将算子的变量暴露为参数，供用户输入，需要在代码中以“<变量名> = <变量值>”的格式体现，供后续开发表单时使用。 针对“加载数据”算子，可参考JupyterLab环境界面右上角内置的“数据处理 > 数据集 > 加载数据”算子进行定制。 学件主文件的代码样例，如下所示：

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如何将生物信息学软件封装为镜像并上传？ 本章节提供了在 EIHealth 平台创建FastQC应用的样例，帮助您快速熟悉平台的使用方法。 FastQC是一款高通量序列数据的质量检查工具，此样例基于开源的FastQC软件，将软件制作成镜像，上传至平台，并基于此镜像创建应用。应用创建完成

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创建算子组 提取算子前，需要创建算子组。算子通过“<算子组ID.算子ID>”来确定全局唯一性。因为学件算子与内置算子功能相近，为避免算子ID冲突，建议为每个学件创建单独的算子组。 支持在任意Cell中，右键单击，从下拉框中选择“创建算子组”。 弹出“创建算子组”对话框，配置示例如图1所示。参数说明如下所示：

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