type 类型 用于迁移前评估 nodes 集群节点信息 用于迁移前评估 ids ID列表 用于迁移前评估 assessStatus TCO评估状态 用于迁移前评估 容器（含深度采集） 采集项 说明 作用 id 编号 用于规格评估 name 名称 用于规格评估 credentialId 绑定的凭证ID

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权威性、专业性。 如何学习评估任务 学员可以在电脑端和手机端学习评估任务。 电脑端学习路径：个人中心--我的任务--评估任务。 手机端学习路径：首页--测评或者首页--我的任务。 岗位学习方案配置了学习项目后，如何查看学员的学习进度 岗位学习方案配置了学习项目后，管理员可以通过以下方式查看学员的学习数据：

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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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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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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研发能力评估与规划 使用精益价值树(Lean Value Tree, LVT)的方法规划敏捷转型，使得各个层级目标统一，通力协作，实现高效转型。 精益价值树是一种用来促进捕捉和共享组织级愿景和战略的工具。它是一种树型结构，因为一切都源于企业高层商业愿景。树型结构上的一切都是根据成效来表达的，所以它都将给组织提供价值。

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运行合规评估 功能介绍 根据规则ID评估此规则。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resource-manager/domains/{domain_id}/policy-assignments/{policy_assignment_id}/policy

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String 规则ID。 state String 评估任务执行状态。 start_time String 评估任务开始时间。 end_time String 评估任务结束时间。 error_message String 评估任务失败信息。 状态码： 400 表4 响应Body参数

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查看提示词评估结果 评估任务创建完成后，会跳转至“评估”页面，在该页面可以查看评估状态。 图1 查看提示词评任务状态 单击“评估名称”，进入评估任务详情页，可以查看详细的评估进度，例如在图2中有10条评估用例，当前已评估8条，剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后，可以查看每条数据的评估结果。

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勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“创建评估”。 图1 创建评估 选择评估使用的变量数据集和评估方法。 评估用例集：根据选择的数据集，将待评估的提示词和数据集中的变量自动组装成完整的提示词，输入模型生成结果。 评估方法：根据选择的评估方法，对模型生成结果和预期结果进行比较，并根据算法给出相应的得分。

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技术评估材料如何填写？ 提交技术评估申请前需和您的技术经理联系，沟通材料填写要求。 技术经理（PSA）信息可查看伙伴中心-主页右上角。 父主题： 一次性工程费用（NRE）

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仅IEF计算节点支持创建横向评估型作业。 创建可信联邦学习评估型作业 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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2

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测试报告应侧重于经过测试后对产品质量状况的分析和报告；测试执行过程的总结建议纳入阶段结束评估报告中。 缺陷分析报告 度量表 测试报告 测试评估 在一轮测试或者一个迭代测试完成，并进行了度量分析后，测试经理可组织测试组成员进行本轮或本迭代执行评估，确定本次测试对象是否满足发布要求，并且为后续的测试活动总结经验和教训，并为测试策略优化提供依据。

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批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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查看模型评估结果 训练作业运行结束后，ModelArts可为您的模型进行评估，并且给出调优诊断和建议。 针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果（由于每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。

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推理业务迁移评估表 通用的推理业务及LLM推理可提供下表进行业务迁移评估： 收集项 说明 实际情况（请填写） 项目名称 项目名称，例如：XXX项目。 - 使用场景 例如： 使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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决策风险高：在决策层面由于研判错误，管制失效的风险很高。 在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。 决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数

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