。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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“+”，可以将多条符合通配规则的消息进行统一转发。 “#”是一个匹配主题中任意层次数的通配符，多层通配符可以表示大于等于0的层次。“+”是单层通配符，只匹配主题的一层。 对于符合通配规则的Topic消息进行最小范围匹配后进行路由消息转发。如消息Topic为123/aaa/567和

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 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

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未知类型 17 新能源牌 120 香港车牌 153 阿根廷车牌 1 单层蓝牌 18 其他类型 130 巴西私家车牌 160 南非私家车牌 2 单层黑牌 19 教练车牌 131 巴西商用车牌 161 南非官方车牌 3 单层黄牌 20 民航车牌 132 巴西官方车牌 162 南非外交车牌

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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“+”，可以将多条符合通配规则的消息进行统一转发。 “#”是一个匹配主题中任意层次数的通配符，多层通配符可以表示大于等于0的层次。“+”是单层通配符，只匹配主题的一层。 对于符合通配规则的Topic消息进行最小范围匹配后进行路由消息转发。如消息Topic为123/aaa/567和

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xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录，用户无需输

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Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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批量移除叶子节点。 BatchAddChildNode 批量添加叶子节点/批量更新叶子节点的父节点。 GetChildList 获取单层叶子节点。 GetParent 获取单层父节点。 Refresh 刷新所有叶子节点。 GetRoot 获取根节点/顶层父节点。 更多树形结构的接口信息请参见全量数据服务。

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要求数据集类型与您在本任务中选择的场景类别一致。 选择“OBS目录”，图像生成算子不需要标注信息，输入支持单层级或双层级目录，存放结构支持“单层级”或“双层级”模式。 单层级目录结构如下所示： image_folder----0001.jpg

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智能分析助手（单个工作空间） 1000 数据门户规格限制 表7 数据门户规格 规格分类 规格描述 限制值 数据门户 数据门户菜单数 500 数据门户菜单层数 5 数据门户数（单个工作空间） 100 嵌入分析规格限制 表8 嵌入分析规格 规格分类 规格描述 限制值 嵌入分析 嵌入分析（单个工作空间）

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作 本

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、chown等操作，建议单层目录下不要放置超过50万的文件或子目录，否则可能由于NFS协议需要向服务端发送大量遍历请求而产生排队，导致请求耗时非常长。 2000万 说明： 如果用户需要对整个目录进行ls、du、cp、chmod、chown等操作，建议单层目录下不要放置超过50万的

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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中上传镜像，请参考客户端上传镜像或页面上传镜像。 如您是IAM用户，您需要参考（可选）上传镜像进行权限设置后才可使用账号的私有镜像。 镜像单层解压后的实际大小不能超过20G。 开源镜像中心：展示了镜像中心的公共镜像。 共享镜像：展示了 容器镜像服务 中他人共享的镜像。 镜像指定完成后

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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ject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 folder_name 否 String 仅支持创建单层级的文件夹。 单个文件夹名称仅支持以下字符: 英文字母、数字、空格、下划线、中划线。 名称不能超过32字符。 不能为全空格或者以空格开头。

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击面，保证系统安全。 纵深防御原则（Defense In Depth） 多点、多重的安全防护机制来分层保护组织的网络、资产和资源。 不依赖单层安全防护能力，不因单一安全防护能力失效而完全暴露。 假设系统受到攻击，系统有一定的韧性能力保持最小化系统运行，可以提供最小化服务。 最小化原则（Least

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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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