依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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务 > 我的服务单”，在目服务单“操作”列单击“评价”。 在“服务评价”区域对本次管理检测与响应服务进行维度评价。 服务维度包括：方案完善度、实施专业性、响应及时性。 您提交评价意见后，该服务单的服务评价功能失效，您不能再次提交评价意见。

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代码使用示例-用户评价 页面操作分为好评和差评，对应的代码在MainContent.vue的feedbackSatisfaction中。 <div class="satisfaction-dissatisfied" v-if="item.isRobot || item.isDrop">

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“我的服务单”页面。 在目服务单“操作”列单击“评价”。 在“服务评价”区域对本次认证测试中心服务进行维度评价。 服务维度包括：方案完善度、实施专业性、响应及时性。 您提交评价意见后，该服务单的服务评价功能失效，您不能再次提交评价意见。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现：

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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业务模式，获得可持续性高速的发展。 学习与赋能伙伴发展路径、总经销商合作伙伴发展路径、数字化转型咨询与系统集成发展路径仅限华为云邀请加入。 学习与赋能伙伴发展路径： 华为云学习与赋能伙伴发展路径关注伙伴的培训与赋能、课程开发等核心能力，并通过激励和权益来支持学习与赋能伙伴的成长，

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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为区域教育的智能治理、智慧教学、个性学习、智慧评价进行赋能。 通过大数据、AI、物联网、 区块链 等技术的深度融合，构建支撑区域教育数字化转型发展的数字化底座，支撑教育的学校管理、人事管理、教育教学、教育考试、教育督导、教育教研、学生学习、发展评价等各项教育业务的数字化转型发展，通过

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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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