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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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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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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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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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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单击“提交审核”。 案例材料提交后，可在用户名下拉菜单“伙伴信息 > 案例管理”中查看案例材料的审核状态及案例详情。 角色认证完成后，可在服务合作伙伴发展路径详情页下载证书。 若角色认证失败，请根据失败原因修改并完善认证信息后重新提交申请。 父主题： 服务合作伙伴发展路径

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开天工业工作台（MacroVerse Industry Workspace，MIW）是工业领域的aPaaS工作台，是 工业互联网 产业云解决方案的门户。MIW致力于汇聚合作伙伴，深度融合业内优秀工业软件，为企业提供研发设计、生产制造、市场营销以及日常办公等服务，助力企业业务流程的优化，实现一站式工作体验。 了解 图说MIW

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根据组织编码查询组织信息（API名称：findOrgByOrgNo） 分页查询小组（API接口：findPagedGroupByNameAndParentId） 批量删除小组（API名称：batchDeleteGroupByPersonGroupId） 新增小组（API名称：personGroup/addGroup）

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组合作业 创建组合作业 通过创建组合作业，用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID，来进行在线流程计算，得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置： 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置

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合作伙伴操作 运营物理连接管理 租户物理连接管理

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恢复。 问题2：教师广播时小组屏没有接收到画面 现象：教师广播时，小组屏一直无法接收教师屏的画面。 解决方案：检测小组屏是否离线。方法同上。 问题3：教师广播小组屏画面时广播失败 现象：小组屏在线，教师广播小组屏时，提示广播小组失败。 解决方案：检测小组屏是否离线。方法同上。 问题4：如何重启U-Class应用程序

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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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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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"labelCollectionSum": 0, "labelName": "学习案例" }

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按“Ctrl+F”在编辑器中打开查找小组件，搜索结果将在编辑器和右侧缩略图突出显示。 如果当前打开的文件中存在多个匹配结果，可以按“Enter”/“Shift+Enter”和“F3”/“Shift+F3”导航到下一个或上一个结果。 要将小组件切换到替换模式，请单击展开箭头，或按

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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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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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案例：调整分布键 现象描述 某局点测试过程中EXPLAIN ANALYZE后有如下情况： 从执行信息上比较明确的可以看出HashJoin是整个计划的性能瓶颈点，并且从HashJoin的执行时间信息[2657.406,93339.924](数值的具体含义请参见SQL执行计划详解)，

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案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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