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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用户自定义 域名 ，可以用自定义的域名打开这个数据门户。 说明： 长度只允许1~32位。 名称只能由数字、英文、下划线（_）组成的字符串。 配置菜单层级、名称，并选择引用内容。 图2 菜单配置 表2 菜单配置说明 参数及图标 参数及图标说明 增加菜单。 重命名 单击，选择重命名，或者双击菜单名称进行修改。

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说明： 如您是IAM用户，您需要参考组织管理进行权限设置后才可使用账号的私有镜像。 Flexus容器当前暂不支持对接第三方镜像仓库。 镜像单层解压后的实际大小不能超过20G。 镜像版本 已选择镜像的可选版本 启动命令 输入容器启动命令，容器启动后会立即执行。启动命令对应于容器引擎

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要造成全局性的安全影响。同时基于规则的静态防护措施，在面对动态的攻击时，迟早会被绕过。 因此安全设计上建议如下： 建立纵深的防御体系，避免单层防线失效后攻击者畅通无阻，增加攻击者的成本，给安全监控响应团队赢得更多的响应时间； 要加强安全态势感知能力，及时发现入侵风险，及时响应处置；

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多云多网按需互联 SD-WAN提供包括Hub-Spoke、Full-Mesh、Partial-Mesh等丰富的组网模型，根据网络规模可选择单层组网或分层组网，Hub-Spoke组网支持多Hub站点部署模式，Full-Mesh组网支持主备逃生站点；在分层组网中，负责区域和区域之间互

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端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

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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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store customer) item)) no broadcast(item)*/ c_last_name ... 6. 发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。

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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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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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store customer) item)) no broadcast(item)*/ c_last_name ... 发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。

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CCI提供了多种创建工作负载的方法，来满足您的业务所需。 最佳实践 Dockerfile参数在云容器实例中如何使用 使用Tensorflow训练神经网络 使用多种方法创建工作负载 05 进阶 云容器实例提供了定制的kubectl工具，支持使用Kubectl命令行创建负载等资源。 二次开发

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customer) item)) no broadcast(item)*/ c_last_name ... 图5 执行计划 发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。

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customer) item)) no broadcast(item)*/ c_last_name ... 图5 执行计划 发现最后一层使用单层Agg，但行数缩减较多。使用相同的hint，同时结合参数best_agg_plan=3进行双层Agg调优，最终计划如下图所示，运行时间94s，完成调优。

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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 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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盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律，利用神经网络编码微分方程，通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科

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字段名称长度128，个数2000 最大数量为字段名称长度128，个数2000 IPD字段-层级字段 字段名称长度128，单层个数100，层级4 最大数量为字段名称长度128，单层个数100，层级4 IPD字段-多选用户最多可选用户 <=30 最大数量为30 IPD字段-单行文本字符数 <=512

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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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下有分支互访的诉求，仅建议在少量分支互联的场景下应用（如分支站点<32个）。 分层组网模型可以适用于大规模的分支互联，分层网络模型可以看作单层网络模型的叠加，WAN被划分成多个区域，多个区域又通过集中的骨干区域进行互联，从而实现海量站点之间跨区域的互访。 图2 互联拓扑模型 无论

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