区块链供应链金融解决方案

Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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Service，简称TDIS）是一种基于 区块链 的分布式数字身份及可验证凭证的注册、签发、管理平台。符合W3C标准规范。为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识。同时支持多场景的可验证凭证管理，细粒度的凭证签发和验证，有效解决跨部门、跨企业、跨地域的身份认证难和隐私泄露等问题。

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Service，简称TDIS)是一种基于区块链的分布式数字身份及可验证凭证的注册、签发、管理平台。符合W3C标准规范。为个人和企业用户提供统一的、可自解释的、移植性强的分布式身份标识。同时支持多场景的可验证凭证管理，细粒度的凭证签发和验证，有效解决跨部门、跨企业、跨地域的身份认证难和隐私泄露等问题。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard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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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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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RocketMQ实例兼容开源RocketMQ哪个版本？ RocketMQ实例兼容开源RocketMQ 4.8.0和5.x，客户端推荐使用4.9.5及更新的版本。 父主题： 实例问题

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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5Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置参数表 参数 说明 区块链配置 自定义配置 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准 区块链管理确认密码 再次输入区块链管理初始密码 存储卷类型 文件存储卷

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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弹性IP带宽 5 Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置 参数 示例 区块链配置 选择“自定义配置”。 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准。 区块链管理确认密码 - 存储卷类型 极速文件存储卷

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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获取区块链概览信息 功能介绍 获取区块链概览信息（仅支持专享版） URI GET /v1/store/block/summary 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表1 响应Body参数 参数 参数类型 描述 blocks Integer 区块数量 txs Integer

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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 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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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内置属性：标签级别是否难例。可选值为： 0/false：非难例 1/true：难例 @modelarts:hard_coefficient String 内置属性：标签级别难度系数。范围为[0,1]。 @modelarts:hard_reasons String 内置属性：标签级别难例原因。通

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