联合营销市场发展基金概述 为了支持商家开展市场营销活动，华为云云商店设置了市场发展基金（Marketing Development Fund，简称MDF），来为针对云商店联营商品进行的联合营销活动提供资金支持。详细介绍请参考《2022年云商店联合营销市场发展基金（MDF）介绍》。

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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OCT（八进制）、HEX（十六进制）、html转义、base64、大小写混淆、javascript/shell/php等拼接混淆。 深度检测 深度反逃逸识别（支持同形字符混淆、通配符变形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等的防护）。 header全检测 支持对请

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率。 品质提升：制定云工厂的统一工程工艺标准、质量标准。 产业链协同数字服务：营销、设计协同服务、生产协同服务、采购等产业链交易协同服务。 数字化工厂建设高效：提升企业数字化程度和竞争力。 产业运营精准服务：导入产业运营的政策及客户资源，做大业务流量。 父主题： 关于服务咨询

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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高，但漏报率降低。 支持“宽松”、“正常”、“严格”三个等级。 最小阈值 如果对源站所学习到的基线小于“最小阈值”，就以“最小阈值”为限速频率。 如果所学习到的基线大于“最小阈值”，就以所学习到基线作为限速频率。 单击“确认”，规则配置完成。 单击“查看智能生成规则”，可查看WAF检测到CC攻击后自动生成的防护规则。

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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使用场景 背景 目前在互联网、教育、游戏等行业都有实时精准营销的需求。通过系统生成用户画像，在营销时通过条件组合筛选用户，快速提取目标群体。例如： 在电商行业中，商家在进行营销活动前，需要根据活动的目的，圈选一批满足特定特征的目标用户群体进行广告推送。 在教育行业中，需要根据学生

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使用场景 背景 目前在互联网、教育、游戏等行业都有实时精准营销的需求。通过系统生成用户画像，在营销时通过条件组合筛选用户，快速提取目标群体。例如： 在电商行业中，商家在进行营销活动前，需要根据活动的目的，圈选一批满足特定特征的目标用户群体进行广告推送。 在教育行业中，需要根据学生

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虚拟补丁 √ Webshell检测 √ 深度检测，同形字符混淆、通配符变形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸检测 √ header全检测，对请求里header中所有字段进行攻击检测 √ CC攻击防护 √ 精准访问防护 √ 引用表管理 √ IP黑白名单设置，支持批量导入IP地址/IP地址段

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的会员价值分析，针对不同特征的客户执行个性化营销策略，实现会员精细化运营。 提高营销效率，降低获客成本：重复营销自动化，复杂营销场景化。自动营销引擎、可视化营销日历、场景化标签体系，支持规模化、自动化的营销设置，提高营销人效，降低营销成本。 方案架构 图1 业务架构图 图2 部署架构图

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AR辅助维修，借助AR设备现场作业，用户可在产线中对多个设备，高效率、精准地故障发现，从而快速维修，以减少由于设备故障而带来的生产损失。维修任务可视化呈现，与现实中的设备虚实融合，检修员可直观找到待检修区域及设备；维修步骤3D可视化引导，精准指引用户维修过程，按照眼镜端提示操作，全程自动录像，方

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训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础，提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习，能够理解并抽象出其中的复杂模式，从而进行精准的预测和决策。在训练过程中，数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种

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ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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实时监测，及时发现DDoS攻击，丢弃攻击流量，将正常流量转发至目标IP。 提供优质带宽，保证业务连续性和稳定性，保障用户访问速度。 全面精准 海量IP黑名单库，精准有效；七层过滤的手术刀式清洗机制，动态流量基线智能学习。 秒级响应 先进的逐包检测机制，各类攻击威胁秒级响应；强大的清洗设备性能，极低的清洗时延。 自动开启

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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