创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。

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文件，或者使用已有OBS数据，编写python处理脚本、scala或java jar包，处理数据。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据处理”。 在“任务管理”界面，单击“新增作业”。 配置信息，参数说明见表1。 表1 参数说明 参数 说明 基本信息 作业名称

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用需要建立映射关系的逻辑元素即可。 创建代码元素并与逻辑元素建立Manifest连线关系。 在步骤2中将逻辑元素引用到代码模型中后，再从工具箱中拖入代码仓元素，如果存在一个代码仓组下的多个代码仓元素，可以选代码仓组元素，将多个代码仓元素包含起来，如果具体模块对应的是代码仓中某一目

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；另一种从代码模型图中多选复制元素，以引用方式粘贴到构建模型图中。 建立代码元素与构建元素的Build From构建关系。 在步骤2中将代码元素引用到构建模型图后，再从工具箱中构建模型图形库中拖入构建元素，创建与代码元素需要建立关系的构建元素，并建立构建元素与代码元素的Build From关系，同时需要创建一些

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故障优雅退出 使用场景 随着模型规模和数据集的急剧增长，需要利用大规模的训练集训练大规模的神经网络。在大规模集群分布式训练时，会遇到集群中某个芯片、某台 服务器 故障，导致分布式训练任务失败。优雅退出是指中断的训练任务支持自动恢复，并可以在上一次训练中断的基础上继续训练，而不用从头开始。

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要的服务与工具，可自定义位置、排序、重命名等操作。 排序/自定义位置 “服务与工具”页面分为导航栏（高频操作项）与工具箱（低频操作项）两部分，分别展示在导航栏和工具箱页面，支持排序和自定义位置。 移动鼠标光标至角色前的图标，长按并拖拽即可对工具进行排序或自定义位置。 图1 排序/自定义位置前

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脱敏处理 创建脱敏处理任务，将文件中的敏感信息进行脱敏处理。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据安全>安全管理”。 创建脱敏处理任务入口。 在安全任务列表，在敏感检测任务对应的“操作”列下，单击。 在“安全任务”界面，单击“创建任务>脱敏处理”。 配置任务信息，参数说明如下。

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已有工程私有模板或工程公共模板。 操作步骤 创建工程入口。 在数据服务首页“我的数据工程”页签，单击“新建工程”，进入新建工程界面。 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>工程列表”页签，单击“创建”，进入新建工程界面。 在“新建工程”界面，配置工程信息，参数配置说明见表1。 表1 工程参数配置说明

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的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较

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4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

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纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOG ISTIC_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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如果用户想要将PCAP和Wireless Binary类型的文件，解析成可执行的csv类型的文件，则需要创建解析任务。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据解析”。 在“任务管理”界面右上角，单击“创建任务”。 配置解析任务参数信息，参数说明见表1。 表1 解析任务参数说明 参数

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数据安全服务更名为：安全管理服务。 数据安全审计服务更名为：安全审计服务。 元数据管理（新版本）服务更名为：数据建模服务。 更新所有服务的工具箱访问路径。 2020-6-30 数据资产管理服务界面改版，所有服务的访问路径更新。 数据安全服务的“目录管理”菜单变更为“分层管理”，资料对应更新。

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已有内置场景模板。 操作步骤 创建工程入口。 在数据服务首页“我的数据工程”页签，单击“新建工程”，进入新建工程界面。 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据准备>工程列表”页签，单击“创建”，进入新建工程界面。 配置工程信息，参数说明见表1。 表1 工程信息参数配置说明 参数 说明 工程名称

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支持的协议类型为：sftp、ftps、restful、corba、snmp、Kafka、database。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据接入”。 选择“采集任务”页签。 在“采集任务”界面右上角，单击“创建任务”。 选择数据接入方式。 这里以“管>接入”为例，用户根据需求选择。

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4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 --

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新增作业（JupyterLab开发环境） 支持普通Python作业、PySpark作业，提供单机版容器在线调试开发能力。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据处理”。 在“任务管理”界面，单击“新增作业”。 配置信息，参数说明见表1。 表1 参数说明 参数 说明 基本信息 作业名称

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政务、教育、医疗、物流、金融等相关行业。 工业软件安全 云防火墙 Web应用防火墙 安全云脑 企业主机安全 SSL证书 软件运行安全防护工具箱，关注在软件中运行的业务数据安全，网络传输安全，集中安全管理。 密评安全 密评安全主要提供了对密码安全的建设与实施、风险分析、应用方案，对

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