Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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评估模型后，就可以部署服务，开发车牌检测的专属应用，此应用用于在特定场景下检测车牌类型，也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用，并评估模型，详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能，需消耗资源，要确保账户未欠费。 操作步骤

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数据安全治理组织架构一般由决策层、管理层、执行层与监督层构成，各层之间通过定期会议沟通等工作机制实现紧密合作、相互协同。决策层指导管理层工作的开展，并听取管理层关于工作情况和重大事项等的汇报。管理层对执行层的数据安全提出管理要求，并听取执行层关于数据安全执行情况和重大事项的汇报，形成管理闭环。监督层对管理层和执行

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考试管理 管理员可以通过发布考试的方式，考查学员的技能或知识水平。管理员可以选择考试内容（试卷）、设置及格线、作答时间、参加考试的学员等，监督人可实时监控并获得考试相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建考试任务 操作路径：培训 - 考试 - 考试管理 - 新建考试 图2 新建考试

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之前，您需要提前准备用于模型训练的数据，上传至OBS服务中。 设计车牌标签 首先需要考虑好车牌的标签类型，即希望识别出图片中车牌的一种结果。例如“plate”。 数据集要求 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量

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符合、符合。当然符合基本是不可能的，那是理想状态。 监督检查 公安机关依据信息安全等级保护管理规范及《网络安全法》相关条款，监督检查运营使用单位开展等级保护工作，定期对信息系统进行安全检查。运营使用单位应当接受公安机关的安全监督、检查、指导，如实向公安机关提供有关材料。

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注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型

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无法快速响应突发事件，对重大事件处置无法进行全过程的跟踪、监督和管理，城市治理效果不佳，具体体现在： 社会公众反映难：政府热线冗杂，公众记不住、记不清；社会公众缺乏参与城市治理的渠道；社会公众反映的问题、诉求，无反馈、无回应。 基层人员处理难：基层任务繁重，人力资源紧张，职责分工

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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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威胁检测服务 在业内领先引用AI智能引擎进行检测，提高检测的效率及标准，将潜在威胁纳入检测范围。 针对IAM重点保护对象，融入了AI智能检测引擎。通过弹性画像模型、无监督模型、有监督模型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景实现了异常行为的智能检测。可有

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attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。

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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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Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范

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修改 域名 DNS等域名管理类、删除退费类、模版管理类操作，必须得到客户的授权，禁止进行超出客户审批范围的任何操作。在完成服务后，必须在客户的监督下对所涉及的个人数据进行安全删除，未经客户授权禁止传出客户网络。 父主题： 产品咨询

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负责故障演练的规划和执行，作为故障演练的攻击方，拥有故障演练的所有权限。 记录组 负责对故障演练的执行详情进行记录和修正，拥有执行记录和演练报告的编辑权限。 监督组 负责对故障演练的全流程进行监督，拥有故障演练的所有查看权限和演练报告的查看权限。 红军 负责故障演练中的问题定界和业务恢复，作为被攻击方，拥有故障演练执行结束后的查看权限。

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