呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

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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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基于物联网平台的自贩机销量分析：利用物联网平台和大数据分析技术，实现自贩机的设备管理和大数据分析。 数据库 openGauss数据库在金融领域的使用实践：使用openGauss构建金融场景下的数据库，掌握在金融场景下，数据库的设计思路以及openGauss数据库的基本使用。 学员

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特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业

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快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。 医疗智能体 面向的用户 从行业方向上，医疗智能体主要面对以下行业的从业者： 药物研发公司 平台以AI技术为核心的药物研发功能，通过内置的AI模型，加速药物研发过程。

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育带入云的时代，带来最佳的教学体验，引发学生的自主学习，应用全新的教学理念，构建全新的教学模式，助力教学未来改革新模式，专注于培养ICT人才。 实训云平台整合培训认证服务、课程资源、实验环境等优势资源，通过对资源的统一管理、集中自动化维护，为学生提供以岗位技能需求为导向的涵盖面向

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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用户在图像库中进行相同或相似 图像搜索 。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之前，请确保已经充分了解图像搜索相关概念，详细信息请参见产品介绍。

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供应链管理： 供应商的管理全靠链主“盯”，不可控且人手不足；发生质量问题后，链主埋单，无法有效追溯 供应商的质量数据、结果都线下产生，易篡改，真实性无法保障 没有客观的供应商质量能力评估平台，无法进行科学的管理 供应链效率、敏捷性低，竞争力不足 通过本方案实现的业务效果： 以上下游

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微认证和开发者认证、职业认证的区别是什么？ 微认证是在线学习的形式，基于场景的云服务学习，在线课程一般在1~2小时，并通过在线的实践操作完成学习，获得场景化的技能提升； 开发者认证是聚焦云上设计，构建和运维的系统化认证，注重理论与实践相结合，每个课程都配套相应的实验，通过实验操作，加深对课程

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行

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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” cce-cluster-oldest-supported-version CCE集群运行的非受支持的最旧版本 cce 如果CCE集群运行的是受支持的最旧版本（等于参数“最旧版本支持”），视为“不合规” cce-endpoint-public-access

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，制作成本低，同时也减少了因真实主播的限制而导致的时间和地域的限制。其次，由于系统能够自动生成虚拟主播的形象和动作，因此，虚拟主播的形象可以根据新闻内容进行个性化设计，更加符合新闻内容的特点。最后，由于系统是基于人工智能技术的，因此，虚拟主播的语音、表情和肢体动作都能够更好地与新

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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选中目标实验之后，单击右下角进行添加。 单击进行实验的预览。 单击右上角的返回课堂的实验页面。 添加完成后，即可展示当前的所有实验列表。 添加的实验按照添加时间倒序排列。 父主题： 教学课堂

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单击进入“实验发布”页面，设置实验发布的必要信息。 实验报告：是学生对实验整体掌握情况的反馈，老师可以根据实际情况上传模板，由学生自主完成。 实验附件：是对实验报告的补充，老师根据实际情况上传模板。 截止时间：是学生完成时间的最后期限，学生超过期限无法在进入实验。 提交次数：是在截止时间内，学生可以提交实验报告的次数。

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实验简介 当前为公测阶段，实验室环境仅验证过海康DS-2CD2Q10FD-IW摄像头，其余型号当前无验证不保证支持。 视频数采，提供网络监控摄像头的接入能力，通过Onvif协议实现和设备的交互，实现监控视频数据的采集、推送、预览等。 父主题： 基于IoT边缘实现视频数采（Onvif协议）

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实验简介 OT数采配置，提供了在IoT边缘控制台简单配置，实现OT数采（D CS 、PLC、OPCUA等）。 通过本实验，您将能够： 了解并掌握IoT边缘服务的功能特点与使用方法。 掌握将OT设备的数据上报云端的方法。 OT数采流程介绍 父主题： 基于IoT边缘实现OT数采（Modbus-TCP）

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