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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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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训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下：

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 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，

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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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运行环境 设备要求： 终端设备（眼镜/PAD），云/边侧 服务器 （按需选择） 配置文件： ARInspect SDK初始配置文件，包括： ARInspect.config，Unity相关配置 slam_sdk_config.json，SLAM算法适配层相关配置 initParam.json，SLAM算法相关配置

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运行任务 功能介绍 运行任务。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/instances/{instance_i

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后台运行 如果您有大量任务在OBS Browser+中运行，同时希望能够关闭OBS Browser+的UI界面，以方便进行其他操作，同时希望所有的任务能够后台运行。这时候，您可以单击关闭OBS Browser+工具，并选择后台运行；这时候您的所有任务将进入后台运行模式；您可以在系统托盘中双击OBS

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运行流 本小节介绍如何运行流。 前提条件 已创建流，具体请参见创建流。 操作步骤 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“流编排 > 我的流”。 （可选）在流列表中，选择状态为“待开启”的流，单击状态列的“开启”启动流。 单击操作列的“运行”，在弹出的“基本信息”界面单击“运行”运行流。

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运行环境 支持的数据库 DataCheck支持的源数据库如所示。 表1 支持的源数据库 数据库名称 数据库版本 MySQL 8.0 PostgreSQL 42.6.0 GaussDB (DWS) 8.1.0及以上集群版本 DataCheck支持的目标数据库如所示。 表2 支持的目标数据库

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运行环境 支持的数据库 DSC支持的源数据库如所示。 表1 支持的源数据库 数据库名称 数据库版本 Teradata 13.1 MySQL 8.0 DSC支持的目标数据库如所示。 表2 支持的目标数据库 数据库名称 数据库版本 DWS DWS 8.1.0及以上集群版本 硬件要求 DSC对硬件的要求如表3所示。

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运行流 登录集成工作台，在流编排-我的流页签下面，选中需要运行的流，点击运行。 流运行 运行结果 日志查看 父主题： 集成实施最佳实践

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流运行 集成工作台-流编排-我的流，选中并点击运行。 父主题： 运行流

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运行结果 父主题： 运行流

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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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技能（Skill） 技能（Skill）是运行在端侧摄像头的人工智能应用，一般由模型和逻辑代码组成。其中，逻辑代码是技能的框架，负责控制技能的运行，包括数据读入、模型导入、模型推理、结果输出等；模型是人工智能算法经由大数据训练而成，负责技能运行中关键场景的推理。 按应用场景划分，技能

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运行作业 方式1：使用预置的NGS流程 方式2：使用预置应用搭建NGS流程 方式3： 自定义镜像 运行FastQC流程

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运行模型 表1 运行模型元素介绍 元素名 图标 含义 Process 进程，加截的组件、服务/微服务列表[1..*]。 Thread 线程，加载的组件、服务/微服务列表[1..*]。 Package 进程组，包含进程列表。 Mutex 锁/临界区，锁类型（自旋锁、排它锁、分布式锁、共享锁等）。

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