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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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示例链代码开发实践 向客户开发人员传递链代码开发技能，使其快速掌握区块链开发技术栈。 1天 区块链应用开发指导 应用层如何使用sdk调用区块链系统讲解 示例和开发实践 向客户开发人员传递区块链应用开发技能，使其快速掌握区块链开发技术栈。 1天 区块浏览器开发指导 区块内容结构介绍 区块浏览器开发常用接口函数和使用方法讲解

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块链对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。

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自建企业级分布式区块链网络并非易事，不仅需要深入专业的区块链知识，同时需要各种复杂的设计和配置，易出错，投入成本高。 BCS 可以帮助企业最快5分钟内完成区块链网络部署，可节省80%的开发和部署成本。 提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户简单使用区块链系统，专注于自身业务应用的创新与开发。

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Service，简称TDIS)是一种基于区块链的分布式数字身份及可验证凭证的注册、签发、管理平台。符合W3C标准规范。为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识。同时支持多场景的可验证凭证管理，细粒度的凭证签发和验证，有效解决跨部门、跨企业、跨地域的身份认证难和隐私泄露等问题。

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在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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弹性IP带宽 5 Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置 参数 示例 区块链配置 选择“自定义配置”。 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准。 区块链管理确认密码 - 存储卷类型 极速文件存储卷

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5Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置参数表 参数 说明 区块链配置 自定义配置 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准 区块链管理确认密码 再次输入区块链管理初始密码 存储卷类型 文件存储卷

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VC)的标准实现，为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识，有效解决跨部门、跨企业、跨地域的身份认证难和隐私泄露等问题。 本文为您介绍分布式身份（DID）管理的实现流程和使用方式。详细请参见图1、图2、图3和图4。 图1 分布式身份实现架构图 实现流程 各个角色可通过企业

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获取区块链概览信息 功能介绍 获取区块链概览信息（仅支持专享版） URI GET /v1/store/block/summary 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表1 响应Body参数 参数 参数类型 描述 blocks Integer 区块数量 txs Integer

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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