主机迁移 的网络安全配置与条件有哪些？ 背景说明 在使用 主机迁移服务 时，需要在被迁 服务器 上安装 SMS -Agent。迁移过程中，源端要与SMS服务及目的端进行通信。 图1 主机迁移服务网络示意图 源端能连接到华为云API Gateway 源端Agent依赖华为云部分服务：IAM、EC

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办理部门（参考） 各省、市、区教育行政管理部门 证件示例图 图1 教育审批文件 审批类目：新闻 审批材料 互联网新闻服务许可证 办理部门（参考） 各省网络安全和信息化委员会办公室 证件示例图 图2 新闻审批文件 审批类目：游戏出版 审批材料 根据国家新闻出版署和省、自治区、直辖市出版行政主管部

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这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如： 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。 若您的无监督文档中含标题、关键词、

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Pro>视觉套件”控制台选择“我的工作流>无监督车牌检测工作流”新建应用，详细操作请见新建应用。您可以开发车牌检测模型，自主上传数据训练模型，实现车牌检测和识别功能。 图1 无监督车牌检测工作流流程 表1 无监督车牌检测工作流说明 流程 说明 详细指导 准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之

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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数

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基于AI智能引擎的IAM异常行为检测 威胁检测服务 在基于威胁情报和规则基线检测的基础之上，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、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高危场景实现了异常行为的智能检测。 挖掘数据特性，创新算法架构

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券、信托业务机构分别设立。国家另有规定的除外。\n第九条 国务院保险监督管理机构依法对保险业实施监督管理。\n国务院保险监督管理机构根据履行职责的需要设立派出机构。派出机构按照国务院保险监督管理机构的授权履行监督管理职责。", "score" : 0.014672

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精度，实现高精度的刹车盘类型识别功能。 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 根据工作流指引，开发无监督车牌检测服务，通过上传训练数据，训练生成车牌检测模型，自主更新和调整模型精度，实现高精度的车牌检测功能。 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 根据工作流指引，开发

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挖矿攻击等恶意活动和未经授权行为，识别云服务日志中的潜在威胁，对检测出的威胁告警信息进行统计展示。 威胁检测服务通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大高危场景实现了异常行为的智能检测。可有效对化

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88 1.24 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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考试管理 管理员可以通过发布考试的方式，考查学员的技能或知识水平。管理员可以选择考试内容（试卷）、设置及格线、作答时间、参加考试的学员等，监督人可实时监控并获得考试相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建考试任务 操作路径：培训 - 考试 - 考试管理 - 新建考试 图2 新建考试

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选择数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用时，您需要选择训练数据集，后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 训练数据集可以选择创建一个新的数据集，也可以选择导入基于无监督车牌检测工作流创建的其他应用中已创建的数据集。 新建训练数据集 导入数据集 前提条件 已在视觉套件控制台

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汽车改装等场景。 优势 模型精度高，识别速度快；更新模型简便。 无监督车牌检测工作流 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。

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拟提供互联网药品信息服务的网站，应当在向国务院信息产业主管部门或者省级电信管理机构申请办理经营许可证或者办理备案手续之前，按照属地监督管理的原则，向该网站主办单位所在地省、自治区、直辖市食品药品监督管理部门提出申请，经审核同意后取得提供互联网药品信息服务的资格。 文化类 《网络文化经营许可证》 各省文化和旅游厅

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客户价值：提供自助分析平台，智助全员非现场审计。支持项目审计和日常监督需要，推进审计工作的模式转变。 场景三：预警监督，以指标体系为基础，构建持续预警监督体系 利用灵活的预警指标及预警规则的设置工具，形成完善的预警监督体系。 客户价值：事后的审计工作向事中推进，及时发现问题，防患于未然，提升审计工作价值

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主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 指令监督微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 附录：指令微调训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理

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了解整体的网络安全态势，把握全集团的网络安全动态。 行业安全管理建设场景 在政府、医疗、教育等行业，上级行政主管部门对下级单位提出了较高的网络安全要求，但下级单位由于安全预算有限、技术能力储备不足等问题较难实现完善的网络安全建设。同时，上级主管部门无法有效管理网络安全要求是否落到

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更合适的值。 模型推荐：前面选择的数据是有标签的数据，推荐算法xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能，有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推荐的是无监督的异常检测算法，可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候，针对不同的算法，会分别

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面，选择“训练模型”和“车辆场景”。

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成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面，您可以针对当前版本的模型进行模型评估，查看评估参数对比和详细评估，也可以模拟在线测试。

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