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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OCR以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用OCR服务。 使用方式 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要直接调用OCR服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图，由浅入深学习使用OCR。

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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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Processing，简称NLP）是一款基于人工智能技术，针对各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的云服务。 自然语言处理 提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 在开通NLP之前，可进入体验中心体验服务功能。

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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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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选

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”。 在“响应提取”页签，参照表1设置基本信息。 表1 响应提取参数 参数 参数说明 启用响应提取 启用响应提取后，如果同一用例中存在多个报文，通过正则表达式或JSON提取把前一个报文的输出提取出来，作后一个报文的输入。 变量名称 变量的名称，命名必须唯一，响应提取的值赋予此变量。

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免运维、高可靠的方式运行。此外，按函数实际执行资源计费，不执行不产生费用。 自然语言处理 NLP：自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、对话机器人、内容推荐、电商评价分析。 情感分析：是自然语言处理语义识别的一个细分方向

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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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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B

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构建程序 本案例提供了实现提取告警日志功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（fss_examples_logstore_warning.zip）学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数，将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数，运行时语言选择“Python2

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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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提取字符串动态键值对 本文档介绍如何使用不同方案提取字符串键值对。 常用方案比较 字符串动态键值对提取分为关键字提取、值提取、关键字加工和值加工，常用方案为采用e_kv函数、e_kv_delimit函数和e_regex函数等。不同提取场景的三种方案如下： 方案 关键字提取 值提取

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文档损坏后，是否可以提取出水印？ DSC提供的数字水印能力具有高鲁棒性，即水印在传输或使用过程中不易被磨灭掉，数据载体即使经过被改动或受到攻击损坏后，依然有很大概率提取出水印。 添加水印后的文档被删除了几页后，仍然可以提取出水印。 添加水印后的图片被旋转、剪裁、缩放、修图等形变后

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多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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支持的关键词和特性 DSC支持迁移的MySQL关键字和特性如表1所示。 “版本”列代表初次支持该关键字/特性的DWS集群版本。 “备注”列包含该特性的配置参数，可用于自定义迁移工具如何迁移相应的关键字/特性。 表1 章节 对象->关键词/特性 版本 备注 数据类型 数字类型 8.0

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创建LTS快速分析 日志包含了系统性能及业务等信息，例如关键词ERROR的多少反应了系统的健康度，关键词BUY的多少反应了业务的成交量等，当您需要了解这些信息时，可以通过快速分析功能，指定查询日志关键词，LTS能够针对您配置的关键词进行统计，并生成指标数据，以便您实时了解系统性能及业务等信息。

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