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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策方式更加科学、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验，安全运营、网页防篡改等功能，帮助企业更方便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。

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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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客户根据华为侧提供的服务交付件，核对服务内容的真实性，待双方确认无误后，客户签署服务验收报告。 验收流程 乙方负责输出项目交付件并自检，合格后提交验收申请。 甲方对交付件进行评审，评审通过后在交付件上签字。如评审有问题，乙方根据评审意见进行整改，重新提交验收申请。 乙方收到评审意见后，应5个工作日内完成对交付

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制。 图5 合规承诺书 内控矩阵类型 内控矩阵类型是定义内空矩阵层级关系的入口，将所有流程按层级进行了定义，为内控矩阵控制点定义提供基础数据。 图6 内控矩阵类型列表 图7 内控矩阵类型档案 内控矩阵控制点 内控矩阵控制点依据合规要求定义各类型流程应进行内控管理的控制点位、控制级别及依据等信息。

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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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在设计网络拓扑时，仔细检查每个组件的连接要求，例如是否需要互联网可访问性（入站和出站）、连接到VPC的能力、边缘服务和外部数据中心等。除非资源必须接收来自公网的网络流量，否则不要将资源放置在VPC的公有子网中。 对于入站和出站流量，应采用深度防御方法。例如对入站流量进行入侵检测、防范恶意的网络攻

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元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统，为数据消费者实现多方数据的融合分析，参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经

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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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数据参与方使用数据源计算节点模块实现自主可控的数据源注册、隐私策略（敏感，非敏感，脱敏）的设定、元数据的发布等，为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管

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双方达成一致的咨询服务目标，并完成合同签订。 服务范围 服务覆盖范围 依托评估诊断指标体系和分析模型等，针对性的向企业客户开展专业的诊断评估服务。 结合华为云能力，向客户提供全方位、有针对性的研发能力诊断评估服务，助力客户提升团队研发能力。 基于客户企业架构对客户研发能力诊断，诊断围绕已有

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Autoscaler）策略可基于监控资源指标变动实现单集群工作负载自动扩缩，暂不适用于多集群工作负载。 U CS 为您提供多集群工作负载的自动扩缩能力。UCS负载伸缩能力可基于工作负载的系统指标变动、自定义指标变动或固定的时间周期对工作负载进行自动扩缩，以提升多集群工作负载的可用性和稳定性。 UCS负载伸缩的优势

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离，隔离的前提是网络有可靠性冗余备份，业务由其他正常节点承载，从而快速恢复业务。 在定位故障时，应及时获取并保存故障数据信息，不能随意删除数据。这些数据信息包括但不局限于网络拓扑、故障业务涉及的IP地址范围、故障接入点位置等。 在确定故障处理方案时，应先评估故障影响大小。 第三方

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离，隔离的前提是网络有可靠性冗余备份，业务由其他正常节点承载，从而快速恢复业务。 在定位故障时，应及时获取并保存故障数据信息，不能随意删除数据。这些数据信息包括但不局限于网络拓扑、故障业务涉及的IP地址范围、故障接入点位置等。 在确定故障处理方案时，应先评估故障影响大小。 第三方

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浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算

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供应商的管理全靠链主“盯”，不可控且人手不足；发生质量问题后，链主埋单，无法有效追溯 供应商的质量数据、结果都线下产生，易篡改，真实性无法保障 没有客观的供应商质量能力评估平台，无法进行科学的管理 供应链效率、敏捷性低，竞争力不足 通过本方案实现的业务效果： 以上下游质量管理作为核

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生成文本的随机性和创造性，调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大，则预测词的概率的方差减小，即很多词被选择的可能性增大，利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。

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