敏感数据识别与添加标签 从海量数据中将数据进行分类分级，方便进行不同粒度和级别的安全管理。 数据泄露检测与防护 如果出现频繁访问敏感数据的异常行为，可以及时进行风险告警。 数据静态脱敏、数据水印 对于已标记特定安全级别的敏感数据，可在对外提供数据时进行脱敏或者加水印。 个人信息合规 精准区分和保护个人数据，避免产生合规问题。

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。

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对业务场景为简单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。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

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横向联邦学习场景 TICS 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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弹性裸金属DevServer：面向云主机资源型用户，基于 裸金属服务器 进行封装，可以通过弹性公网IP进行访问操作。 弹性集群Cluster：面向k8s资源型用户，提供k8s原生接口，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 ModelArts Edge：支持边云协同推理，高效利用边缘推理资源，提供边缘应用安全保障

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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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睿治 数据治理 平台 安装环境 安装程序及依赖驱动清单 产品典型部署架构图 产品WAR包单机部署 产品WAR包集群部署 实时处理服务部署 边缘采集节点部署 初始化 服务器 系统诊断 疑难问题处理方案及数据库权限分配 父主题： 实施步骤

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利用工业网关（包含RS485、AI、DO口设备）进行环境监测 场景说明 微型气象是不可预测的，基本上不能通过人工手段来分析其变化，因此必须运用新技术，对气象进行实时监测，以便采取相应的措施来避免或解决事故的发生。而常规气象环境数据采集容易造成数据损失、人力成本高、数据安全性差、可

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如何进行增量数据迁移？ 数据迁移过程中如何进行字段内容转换？ 如何将云下内网或第三方云上的私网与 CDM 连通？ 如何使用Java调用CDM的Rest API创建数据迁移作业？ 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？

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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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图像搜索 SDK简介 图像搜索概述 图像搜索（ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interf

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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：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 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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use等多种引擎。 高可靠：架构高可用，内核深度优化，提升系统稳定性。 高性价比：支持冷热分离，不同压缩算法，存储成本低。 简单易用：通过控制台分钟级构建分析集群，提供完善的集群运维管理、监控告警等功能，使您无需关注底层基础设施，利用完善的SQL语句支持，专注于数据价值的分析。 首次使用CloudTable

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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研发设计，进行数字化生产制造。制造企业通过中试中心母工厂进行新工艺、新模具的试制，以及对新技术进行集成测试；或者采购专业服务商提供的加盟工厂进行共享生产，制造企业通过企业服务工作台订购的APP进行物料、生产的协同管理。 面向供给方，产品设计师使用知识中心的工业APP进行数字化研发

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npu使用情况。 如何判断训练作业资源利用率高低 在训练管理的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业worker-0实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。

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-XX:MetaspaceSize=128m -XX:MaxMetaspaceSize=256m 部署数据治理 找到TOMCAT安装目录中的webapps文件夹，删除除ROOT文件夹外的其他文件和文件夹。 将数据治理服务器的WAR包文件复制到上述的webapps文件夹中。 启动服务器 运行TOMCAT安装目录中的bin\startup

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数据治理度量评分规则 数据治理成熟度评估分5个级别： 级别1是最低级别，数据治理处于初始级别，空白状态，没有相关流程及数据治理管控。 级别2是开始管理级别，仍处于匮乏状态，没有形成正式一致的数据治理方法。 级别3是明确定义级别，处于可改进状态，已经形成了主动治理的流程和正式一致的数据治理方法。

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数据治理中心 DataArts Studio Organizations服务中的服务控制策略（Service Control Policy，以下简称SCP）可以使用以下授权项元素设置访问控制策略。 SCP不直接进行授权，只划定权限边界。将SCP绑定到组织单元或者成员帐号时，并没有

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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