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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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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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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关系管理 关系操作接口 父主题： 应用模型

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”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图（Table

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关系实体 实体配置流程指引 创建关系实体 配置实体属性 发布关系实体 配置数据源映射 同步xDM-F实体变更信息 查看关系实体 管理关系实体 父主题： 数据模型管理

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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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。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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关系管理 前提条件 项目的数据类型为“文本”或者项目类型为“地图标注”时，需要创建关系，并对关系进行管理。 创建关系 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“关系管理”页签，单击“创建”，填写创建信息。 名称

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关系实体 创建关系实体 作废关系实体 查询关系实体 查看关系实体 修改关系实体 父主题： 数据模型管理

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关系实体 创建关系实体 管理关系实体属性 管理功能配置 发布关系实体 删除关系实体 查询关系实体 查看关系实体 修订关系实体 编辑关系实体 作废关系实体 下载关系实体导入模板 导入关系实体 导出关系实体 批量添加标签 批量清除标签 父主题： 数据模型管理

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查询关系 功能介绍 通过关系名称(支持模糊查询)、创建人、开始时间、结束时间等分页查找关系信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/relation 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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多个请求处理可以共享的业务逻辑适合放到初始化函数，以降低函数时延，例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建。 前提条件 已创建函数。 初始化函数 登录函数工作流控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 选择待配置的函数，单击进入函数详情页。 选择“设置 > 生命周期”，开启“初始化配置”。

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依赖关系 查询服务providers 父主题： ServiceComb API

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模型设计中关闭该功能。 描述 描述信息。 （可选）在“关系”页面，单击“新建”新建关系。 关系用于两个父、子表（有时也称为主、从表）之间的主外键关联关系，即描述表与表是以何种形态关联在一起，或者描述一个表本身的行为会对另外一个表产生何种影响。数据模型内表之间的关系尤为重要，必须要对其准确定义。否则，

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依赖关系 查询服务providers 父主题： ServiceComb API

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训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFl

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与其他云服务的关系 表1 RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖 探索（Data Lake Insight，简称 DLI ）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索用户指南》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage

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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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