置算子参数、查看和修改预置算子源码，通过在算链中对预置算子进行参数调整和代码调整构建独特的业务场景需要的AI算法。 图2 丰富的预置算子 亮点特性3：提供高度开放的自定义算子开发环境 MLS提供了高度开放的自定义算子开发环境，开发者可以用自己习惯的方式编写MLS算子并拖拽至画布，

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我的算法 操作步骤 登录行业视频管理服务后台。 选择“算法 > 我的算法”。 在我的算法页面，可以根据算法名称搜索算法，也可以单击“”，根据供应商和计费模式筛选查找算法。 父主题： 算法管理

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下载源码包 下载Fabric源码包作为三方库。可选择使用1.x或2.x风格开发跨链智能合约： 版本 链接 1.x https://github.com/hyperledger/fabric/tree/release-1.4 2.x https://github.com/hyper

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授权方式支持：OAuth/私人令牌。 单击“确认”。 图1 新增源码仓库授权 在“服务声明”弹框中，勾选“我已知晓本服务的源码构建功能收集上述信息，并同意授权对其的收集、使用行为。”。单击“确认”完成授权。 在“已授权源码仓库”页面中可查看已授权源码仓库的授权信息，包括授权名称、状态、类型、仓库用户名、授权方式、创建时间和更新时间。

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溯源码删除 功能介绍 溯源码删除 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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溯源码查询 功能介绍 溯源码查询 URI POST /v1/{project_id}/trace/trace-sweepcode/label/info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户从IAM申请到的projectid，一般为32位字符串

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买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。

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图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过程序调用内置的UI组件，为自己的程序添加自定义的界面控件，实现交互式的可视化遥感分析

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、预警事件上报等多项能力的一体化平台，依托于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现智慧园区、城市治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 您可以使用本文档提供的天筹求解器服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如天筹求解器服务包含的二维切割等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见2

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数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保

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数据集群、高斯数据库等组件，实现大气治理平台和业务的全栈优化； 以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台，国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型； 采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中天轻

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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将

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当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计

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阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi +

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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自主创新的同态加密、零知识证明等算法提供更进一步的安全隐私保护。 支持基于国密算法的加解密。 可信协作 基于 区块链 构建多方可信协作的基础设施： 基于W3C的DID标准和VC（DID可验证声明）标准，支持分布式身份管理能力，降低合作各方间信任成本、提升整体协作效率。 基于区块链构建

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同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。 请参考以下指导在ModelArts上训练模型： 将已标注的数据上传至OBS服务使用，请参考准备数据。

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企业数字化水平普遍较弱，大部分企业没有成熟的IT团队，无法驾驭多个系统的管理工作； 成品家具、门窗、瓷砖卫浴等行业的终端门店普遍缺少设计师，无法可视化呈现产品搭配效果； 定制品类从设计到生产端系统不互通，导致门店端的设计、报价、下单工作繁复，工厂端的审拆单效率低、出错率高； 核心卖点： AI算法：业内先进的AI装修

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应用场景 该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台Mode

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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