荐使用主售机型 图像加速G系列 图形加速增强型G6v 图形加速增强型G6 图形加速增强型G5 图形加速增强型G3 图形加速型G1 计算加速P系列 计算加速型P2vs 计算加速型P2s（主售） 计算加速型P2v 计算加速型P1 推理加速型Pi2（主售） 推理加速型Pi1 相关操作链接：

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根据界面提示，输入弹性 云服务器 密码。 图3 输入用户名和密码（假设用户名为root） 登录Linux弹性云 服务器 （FPGA加速型） FPGA加速型云服务器的镜像使用CentOS 7.3 64bit图形化界面，如果您登录的是FPGA加速型云服务器，且该云服务器除了root账号以外，

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果用户提前终止使用，系统不会予以退费。 以按需计费的弹性云服务器为例，详细介绍删除弹性云服务器对计费的影响。假设该云服务器的组成如表1所示。 表1 按需计费的弹性云服务器样例 弹性云服务器的组成 说明 计费方式 弹性云服务器基础资源 包括vCPU、内存、镜像、GPU 按需计费 云硬盘

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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遮住光强传感器，使开发板处于黑暗环境中（亮度<50），查看“路灯管理”中光强监控数值和开发板的照明灯：开发板的照明灯应该自动打开。 移除遮挡物，使开发板处于明亮环境中（亮度>500），查看“路灯管理”中光强监控数值和开发板的照明灯：开发板的照明灯应该自动关闭。 如果需要观察开发板的照明灯在

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图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和 对话机器人 服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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在产品详情“基本信息”页面，单击“自定义模型”，配置产品的服务。 产品模型设计思路： 表1 设备服务列表 服务类型（ServiceID） 服务描述 Button 实时按键检测 LED LED灯控制 Sensor 实时检测光照强度 Connectivity 实时检测信号质量 服务能力如下表所示。 表2 Button

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beep_state int / / 新增服务类型Smoke 进入“添加服务”页面，填写“服务ID”、“服务类型”和“服务描述”，单击“确定”。 “服务ID”：Smoke “服务类型”：建议和服务ID保持一致 “服务描述”：实时检测烟雾状况 图12 添加服务-Smoke 在“Smoke”的

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ 实体管理 √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 √ √ 重量级深度学习 - √ 调用 问答机器人 √ √ 问答诊断 √ √ 运营面板 √ √ 高级设置 基本信息 √ √ 知识共享 √ √ 应用授权

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果用户提前终止使用，系统不会予以退费。 以按需计费的弹性云服务器为例，详细介绍删除弹性云服务器对计费的影响。假设该云服务器的组成如表1所示。 表1 按需计费的弹性云服务器样例 弹性云服务器的组成 说明 计费方式 弹性云服务器基础资源 包括vCPU、内存、镜像、GPU 按需计费 云硬盘

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支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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安全组管理 规格查询 网卡管理 磁盘管理 元数据管理 租户配额管理 SSH密钥管理 密码管理 浮动IP管理 云服务器组管理 云服务器控制台管理 可用区管理 标签管理 FPGA逻辑文件管理 资源粒度授权

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 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 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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