，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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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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高清低码 指基于华为转码技术，根据人眼视觉感知模型， 对视频中每个场景、动作、内容、纹理等进行智能分析，保证相同视频画质下，码率更低，一定程度上降低带宽成本。 弱网环境 是指网络的服务质量相对来说不是非常稳定，导致用户经常会在弱信号的网络环境下通信。 月结95带宽峰值计费 一种按带

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变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

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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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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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latestOnly 否 Boolean 是否返回源模型 数据实例 关联的最新版本目标模型数据实例。此参数仅对源/目标模型为M-V模型实体有效。 true：返回源模型数据实例关联的最新版本的目标模型数据实例。 false：返回源模型数据实例关联的所有版本的目标模型数据实例。默认为false。 modifier

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定步数，搜索得到较好结果的参数进行后

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开“箱”即用，涵盖AI开发全流程，包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能，可灵活使用其中一个或多个功能。 易上手 提供多种预置模型，开源模型想用就用。 模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 优化深度模型推理中资源的利用率，加速云端在线推理。

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service 模型说明 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，阻挡诸如 SQL注入或跨站脚本等常见攻击，避免这些攻击影响Web应用程序的可用性、安全性或消耗过度的资源，降低数据被篡改、失窃的风险。 模型属性 表1

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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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知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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关系管理 关系操作接口 父主题： 应用模型

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以人口逻辑模型为例： 单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定

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关系实体 实体配置流程指引 创建关系实体 配置实体属性 发布关系实体 配置数据源映射 同步xDM-F实体变更信息 查看关系实体 管理关系实体 父主题： 数据模型管理

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固定接入训练数据集 提供用于固定接入场景AI模型训练的数据，包括PON固定接入网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。 场景案例 PON光网络故障预测：基于PON光网络无源器件指标的分析，预测无源器件故障并提前采取措施，降低PON光网络维护成本。提供2个训练集（OLT、ONU），48维特征。

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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集群标准功能。 CCE Standard集群为您提供简单、低成本、高可用的解决方案，无需管理和运维控制节点，并且可根据业务场景选择使用容器隧道网络模型或VPC网络模型，适合对性能和规模没有特殊要求的通用场景。 发布区域：全部 节点管理 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群支持

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横向联邦学习场景 TI CS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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DIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个

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