定条款时应使用云商店提供的模板《联营商品服务支持条款模板》，根据模板内注释要求修改（如下图，下载模板后可见），常见错误如下，请在填写之后对照检查： 未使用联营服务条款模板更新。 条款一中的商品名称填写与报价单不一致，或者复制粘贴其他商品的协议未注意修改。 条款第一句的商家公司名称

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电子发票退票需要提供什么材料？ 无需邮寄任何材料。 父主题： 电子发票类

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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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支持对单次仿真结果的在线轻量化处理，无需下载大文件，支持对多方案探索数据的分析挖掘，协助选择最优设计方案，识别对关键性能影响因子。 仿真材料智能管理 统一管理各类材料不同仿真专业所需的物理特性，实现仿真材料数据与仿真模型的关联更新及智能推荐。 父主题： 工业仿真云平台服务产品介绍

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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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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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等技术加速计算过程。 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

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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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单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在“主页”中的发展路径模块中，在学习与赋能合作伙伴发展路径中，查看角色认证要求。 完成角色认证要求项并单击“申请认证”上传认证材料后，单击“提交审核”。 商业计划书提交后，可在用户名下拉菜单“伙伴信息 > 商业计划”中查看商业计划书的审核状态及计划书详情。

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入门指引 当单网关性能达到瓶颈，如SNAT支持最大100万连接不够使用或最高20Gbit/s带宽转换能力无法满足业务需求时，推荐使用多网关来横向扩展容量，同时可达到更好的隔离性。 通过本文档，您可以学习到如何部署公网NAT网关多实例。 图1 入门流程 准备工作 在使用NAT网关服

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申请资质报备的材料是否需要加盖公章？ 若上传的是企业证件（企业营业执照/社会信用代码证书/事业单位法人证书）的复印件或黑白件时，需加盖红色企业公章。 父主题： 资质相关

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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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防护规则条数不够用时，如何处理？ Web应用防火墙 云模式提供了入门版、标准版、专业版、铂金版四种服务版本。各服务版本针对各种规则的配置条数请参见服务版本差异。如果您所购买的云模式版本支持的规则条数不能满足您业务的需要，您可以升级服务版本，具体的操作请参见变更WAF云模式版本和规格（新版）。

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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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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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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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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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