资产证券化作为一种金融创新产品,近年来呈现高速增长的趋势。但传统的资产证券化交易模式存在基础资产不透明、信息不对称、交易流程复杂等问题,从而导致基础资产的真实性难以保证、尽职调查信息处理效率低下、监管难度增加等后果。区块链作为一种新型互联网技术,具有去中心化、公开透明、不可篡改、安全性高等特点,将其运用于资产证券化业务交易模式,可以有效消弭资产证券化的结构风险

    网络安全的层次模型 更多内容
  • 模型管理

    模型管理 编辑模型信息 管理相关模型 添加标注 添加业务字典 父主题: 模型地图(新版)

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  • 模型归档

    模型归档 模型训练完成后,支持归档模型。操作步骤如下所示。 单击界面右上角“归档”图标,如图1所示。 界面下方新增cell代码框。 图1 归档图标 配置新增cell代码框右侧配置参数。 参数说明如下所示: 模型名:归档模型名称。以字母开头,可由数字、大小写字母或中划线组成。示例:Learnware-01。

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  • 模型验证

    模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题: 用户指南

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  • 模型训练

    模型训练 将样例数据中训练数据集加载至当前学件项目中,进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方“加载数据”,弹出“加载数据”代码框。 也可以单击界面右上角,在弹出算子框中,选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”,添加“加载数据”代码框。 需要配置参数如下所示,其余参数保持默认值即可。

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  • 模型管理

    模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题: 资产建模

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  • 模型仓库

    支持用户通过本地上传或者AI市场导入方式,导入模型包。 2 模型包名称 模型名称。 版本 模型包生成时版本。 模型类型 模型AI算法框架类型。 运行环境 AI算法框架匹配Python语言版本。 创建时间 模型包生成时间。 来源 模型来源。包括模型训练服务、本地上传和AI市场导入三种来源。

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  • 模型集市

    模型集市 调用预置大语言模型非流式模型服务 调用预置大语言模型流式模型服务 调用预置向量化模型批量服务 父主题: API

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • 训练模型

    请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,配置训练参数,开始训练模型。 输出路径 模型训练后,输出模型和数据存储在OBS路径。单击输入框,在输出路径对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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  • 评估模型

    评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意模型,需要反复调整算法参数、数据,不断评估训练生成模型。 一些常用指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效评估,最终获得一个满意模型。 前提条件 已在ModelArts

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • 评估模型

    评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意模型,需要反复调整算法、数据,不断评估训练生成模型。 一些常用指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效评估,最终获得一个满意模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选

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  • 评估模型

    评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意模型,需要反复调整算法参数、数据,不断评估训练生成模型。 一些常用指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效评估,最终获得一个满意模型。 前提条件 已在 自然语言处理

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  • 训练模型

    图1 模型训练 模型如何提升效果 检查图片标注是否准确,第二相区域标注工作量较大,建议基于自动标注结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”,进入应用开发“模型

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  • 训练模型

    建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步

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  • 公共模型

    关必填信息,用于API设计中“安全方案”引用。在安全模型文档页可以查看引用当前安全模型API。 公共响应头 接口公共响应头,在API设计中“返回响应”中响应头可进行公共响应头引用。在公共响应头文档页可以查看引用当前公共响应头API。 父主题: API设计

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  • 功能模型

    存在。 Aggregation 聚合,是整体与部分关系,且部分可以离开整体而单独存在。 Dependency 依赖,是一种使用关系,即一个类实现需要另一个类协助。 父主题: 逻辑视图

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  • 技术模型

    段输出系统最小分解部件,系统设计阶段将模块当作黑盒,不涉及模块内部结构,但要明确给出模块功能、模块之间接口。 Service 服务,是指具备明确业务特征,由一个或多个关联紧密微服务组成,可直接面向客户/用户进行打包、发布、部署、运维软件单元。用户从业务特征安装部署、

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  • 代码模型

    Aggregation 聚合,是整体与部分关系,且部分可以离开整体而单独存在。菱形箭头为整体所在一边。 Dependency 依赖,是一种使用关系,即一个类实现需要另一个类协助。 Usage 使用,是一种使用关系。表明一个模块在运行时候,需要使用另外一个模块。 Build

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  • 交付模型

    一个类协助。 Usage 使用,是一种使用关系。表明一个模块在运行时候,需要使用另外一个模块。 前提条件 因为交付模型主要是描述构建模型结构元素打包成交付文件过程,所以必须先完成构建模型设计才能进行交付模型。 建模步骤 创建交付模型。 创建新交付模型图或者在已有的

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  • 部署模型

    组合,是整体与部分关系,但部分不能离开整体而单独存在。 Aggregation 聚合,是整体与部分关系,且部分可以离开整体而单独存在。 CommunicationPath 通信路径。定义两个部署目标能够交换信号和消息通信路径。 前提条件 部署模型描述产品打包交付件部署场景,所以

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