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练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后，单击“开始训练”。

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数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸（Batch

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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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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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用

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COST01-02 规划IT治理体系，提高管理效率 风险等级 高 关键策略 实施与您的组织对应的IT治理结构。这有助于在整个组织内分摊和管理成本。随着经营范围和规模的不断扩张，不断建立子公司、分公司，大部门也逐步拆分成多个小部门，组织结构的层级也就越来越多。企业的IT治理架构也会

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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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接口返回时间较长，如何提高响应速度 请检查图片的尺寸。若尺寸过大会导致图片在网络传输过程中耗时较长，建议在不改变图片质量的情况下对图片进行等比例缩放。 检查网络带宽是否稳定，是否存在网络波动，建议提升网络带宽避免网络时延较长。 父主题： 产品咨询类

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在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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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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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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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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识别6000+应用，访问控制精度到应用功能，例如：区分微信的文字和语音。应用识别与入侵检测、防病毒相结合，提高检测性能和准确率。 主机漏洞扫码 支持全方位的深度扫描和多种网络场景的支持。 全方位的深度扫描：通过配置验证信息，可连接到服务器进行操作系统检测，进行多维度的漏洞、配置检测。 多种网络

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，在服务部署节点，单击“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。

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详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择服务部署节点，单击实例详情，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的

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详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加文本进行测试。在“自动学习”页面，选择目标项目，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务

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字段类型 在“框选识别区”页面，可以给每个字段指定字段类型来提高识别准确率，或是将 文字识别 结果处理成业务需要的格式。勾选字段类型后，后台会对文字识别结果进行相应的处理后再输出。每个识别区可选择多个字段类型，多个字段类型会按照勾选顺序执行。自定义OCR控制台提供了默认字段类型和自定义字段类型两种功能。

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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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