区域授权规划 区域授权规划的流程如图1所示。 图1 区域授权规划流程图 规划区域 规划区域时请根据实际物理组网及业务需求进行规划，建议按照行政区和管辖的管理对象进行划分： 尽量将属于同一行政区域的用户划分在一个区域。 如果行政区域管辖的管理对象一致，可划分为同一个区域。 规划区域的个数不能大于20个。

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头部名片区域 头部名片区域展示用户账号信息和账户费用信息，提供创建资源便捷入口以及我的收藏、最近访问等个性化内容。同时，在此区域您还可以反馈对华为云的用户评价和优化建议。 图1 头部名片区域 表1 模块概述和使用 模块 概述 如何使用 账号中心 展示用户账号信息。 单击头像或“已

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可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可以选择“中国-香港”、“亚太-曼谷”或“亚太-新加坡”区域。 在非洲地区有业务的用户，可以选择“非洲-约翰内斯堡”区域。 在拉丁美洲地区有业务的用户，可以选择“拉美-圣地亚哥”区域。 “拉美-圣地亚哥”区域位于智利。

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在目标防护策略所在行的“操作”列中，单击“配置策略”。 在“区域封禁”配置框中，单击“设置”。 图2 区域封禁设置 在弹出的对话框中勾选需要封禁的区域。 图3 选择封禁区域 当前DDoS原生高级防护仅支持“海外地区”封禁。 单击“确定”，完成区域封禁设置。 父主题： 添加防护策略

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zh-cn String 区域的中文名称。 en-us String 区域的英文名称。 pt-br String 区域的葡萄牙语名称。 es-us String 区域的美国西班牙语名称。 es-es String 区域的西班牙语名称。 请求示例 查询区域详情。 GET https://iam

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源桶和目标桶必须属于不同的区域，同区域的桶不能进行数据复制。 跨区域复制支持的区域情况如图2所示。√表示两个区域可连通，x表示两个区域不可连通。 图2 跨区域复制支持区域 同步历史对象相关： 启用跨区域复制功能之前上传的对象，默认不会被复制到目标桶，除非开启了“同步历史对象”功能。

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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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移动默认区域内角色到区域 前提条件 以安全管理员登录NetEco。 已创建区域。创建区域的步骤请参见创建区域。 背景信息 本章节操作，会导致角色与用户、管理对象和操作权限的绑定关系被删除，请谨慎操作。 操作步骤 选择“系统 > 系统管理 > 用户管理”。 在左侧导航树中选择“角色”。

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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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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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是否支持图像分割任务的训练？ 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法，并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本，可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的

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图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。 语音分割：对语音进行分段标注。 文本 文本分类：对文本的内容按照标签进行分类处理。 命名实体

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、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

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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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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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使用于购买时选定的区域，且只能用于公共资源池，专属资源池不可用。当前只有部分区域可选，具体以控制台为准。

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