数据层提供CIM、BIM、矢量等时空基础数据、政务数据（地址相关）存储，其中政务数据地址标准化融合落图后以专题形式存储； 数据处理层提供二三维数据接入、格式与坐标转换、轻量化。政务数据接入、更新，地址标准化及与二三维地图语义化融合； 服务层以API/SDK形式对外提供二、三维、BIM地图底图服务、政务

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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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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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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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德勤智慧财务共享系统平台集预算管控、共享报账、电子影像&档案、共享运营服务为一体的财务全业务一站式报账平台。 共享报账应用，实现包括费用报销、应收报账、应付报账、资金管理、总账通用工单报账的全业务模块的共享报账服务。 预算管理应用，实现灵活多维度的费用、成本、资金预算管理和控制。 电子影像和档案应用，实现从制

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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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。 落地性好：自主研发目标识别和深度融合的智慧校园平台，目前已服务全国超1000客户。 行业积累：具有覆盖教工/学工/教学等高校关键业务领域长期的积累，积累了一批行业模型、数据标准和实施经验，确保符合高校客户真实需求，且能快速实施交付。 产教融合全学段产品：依托从产业侧提供的专业

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 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

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行器。 地面分辨率（Ground Resolution，GSD） 地面分辨率是衡量遥感图像（或影像）能有差别地区分开两个相邻地物的最小距离的能力。超过分辨率的限度，相邻两物体在图像（影像）上即表现为一个单一的目标。通常用单位长度内所能分辨出来的黑白相间的线对数（线对/毫米）来表示

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按需计费 包年包月 深度归档存储数据容量（受限公测） OBS中存储的深度归档存储数据所占用的存储空间容量。 存储时间小于180天按180天计算，大于180天按实际天数计算。早于180天删除或转换为其他存储类别，需要补足剩余天数的存储费用。费用为一次性收取，收取的费用=深度归档存储的存储空间单价*容量*剩余天数/30。

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通过创建任务方式，对导入的原始光学卫星影像进行处理，还可依实际情况管理任务，包括查询、启动、停止等操作。 公测 - 4 用量统计 统计用户的时空专属存储用量（包括原始光学卫星影像、矢量数据和成果影像）和卫星影像处理服务存储用量（包括成果影像存储用量、成功处理的次数）。 公测 - 5 卫星影像处理 KooM

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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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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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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昇腾迁移融合算子API替换样例 部分torch原生的API在下发和执行时会包括多个小算子，下发和执行耗时较长，可以通过替换成NPU API来使能融合算子，提升训练性能。 API替换总览 •torch_npu.optim.NpuFusedAdamW •optimizer.clip_grad_norm_fused_

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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在Iaas、PaaS及数据库层面进行深度集成适配，构建了高效率、高吞吐、高弹性、高稳定、高灵活、高安全保险核心业务系统，更好的推动了保险行业云原生技术变革和业务赋能。 方案优势 全渠道业务覆盖：全险种、全流程，涵盖对客户、产品、保单、单证、影像的全生命周期管理能力； 统一客户视图

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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