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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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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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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工业APP 注册与登录 首页 今日任务 待生产订单 生产中订单 未生产订单 已完工订单 移交待生产订单 移交生产中订单 明日任务订单 报工管理 工序盘点 消息中心 父主题： 实施步骤

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智学伴云课堂 星空应用管家 蜂巢工业诊断云 Putallin网络协同平台 家半径 返校答疑 外勤签到 问鼎云学习 企业虚拟助手 ICT学堂企业版 上上签电子签约 TOPTHINK工业平台 企跑线 掌上报销 业务审批 致远云表单 论育智慧教育 疫情看板 知学云学习培训 微茗机加工协同智造管理系统

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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机器翻译 语种识别 语种识别是为了识别文本所属的语种。对于用户输入的文本，返回识别出的所属语种。 父主题： 基本概念

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机器无法选择？ 请确认机器状态是否正确，资源状态为运行中且UniAgent状态为运行中。 UniAgent安装可参考安装UniAgent。 父主题： 补丁管理常见问题

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便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 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，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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系的几何级增长及算力增长要求。 通过工业数字模型驱动引擎 iDME，提供数字主线解决方案所需的工业数据模型驱动引擎、工业数据模型标准、工业数据联接等能力，基于元数据驱动多租理念及技术，提供数据模型驱动、功能可配置、服务可编排、一键可发布的工业数据管理引擎，提供多种开箱即用数据管理、多数据库支持、TP/AP融合能力。

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HCIA-Intelligent Vision华为认证机器视觉工程师培训 本培训课程内容主要包括：机器视觉软件定义摄像机、微边缘设备（IVS1800、NVR800）的产品知识，了解视频网络、视频安全的原理及应用，能够完成机器视觉产品安装、基本配置及业务操作 提供为期5天的面授培训服务：

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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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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功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果

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更加温馨和谐。 18. 从科技创新的角度来看，家用机器人在许多方面都具有创新性。 19. 它采用了人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉等一些最新的科技成果，并将这些技术应用于解决日常生活中的问题。 20. 除此之外，家用机器人还注重在设计和功能方面进行创新。它秉持“以人为本”的设计理念，注重用户体验的每一个细节。

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