选择报表 设置仪表板标签、名称和文件夹，单击“保存”。 图3 仪表板基本信息 标签：仪表板在界面显示的名称。 名称：仪表板的名称，是仪表板在系统中的唯一标识。 文件夹：选择仪表板所属的分类，通过文件夹可对仪表板进行归类管理。 描述：对仪表板功能的简要描述。 返回仪表板管理页面，单击仪表板名称，进入仪表板编辑页面。

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仪表盘 仪表盘是指通过仪表的特殊展示方式，对数据进行展示。 在高级页面设计器中，单击，从“仪表盘”中，拖拽“仪表盘”组件到画布中，如图1所示。 图1 仪表盘 属性 在属性中，设置仪表盘组件的位置、边框、背景等。 图2 属性 基础 组件标题：设置组件的标题。 组件名称：设置组件的名称。

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仪表盘 创建仪表盘 设置全屏模式在线时长 新增变量 统计图表说明

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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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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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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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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在项目页面，单击数据分析下“仪表板”进入仪表板页面。 在仪表板页面单击右侧操作列下的“更多 > 分享协作”，在弹出的页面进行仪表板的授权。 图1 协同授权配置 权限 编辑授权：开启后可赋予成员编辑权限，支持创建、编辑、替换和删除仪表板，同时支持基于仪表板进行数据分析。 导出授权：

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参数类型 描述 group_name 否 String 仪表盘分组名称 title 是 String 仪表盘名称 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 charts Array of strings 仪表盘图表 filters Array of strings

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使用仪表盘 仪表盘集合了不同视角、不同组件的高频监控指标。将不同的指标以图表的形式直观、综合性地汇集在同一个屏幕上，帮助您实时全面地掌握集群整体运行状况。 仪表盘提供了丰富的视图监控指标呈现，包括集群视图、Pod视图等等。 前提条件 集群处于“运行中”状态。 集群已开通“监控中心”。

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单击“完成”，在弹出的对话框中单击“确定”。 创建仪表盘。 在经典版应用设计器的左侧列表中，单击，选择“报表 > 仪表板”。 图10 选择仪表板 在仪表板管理页面，单击“新建”。 添加相关的图表到仪表板面板中。 拖动“TodayAccount”报表到仪表板中，选择“仪表板”作为图表类型，根据业务情况

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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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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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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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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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节点资源使用情况，工作负载、Pod资源状态进行快速诊断。 仪表盘：仪表盘可将不同图表展示到同一个屏幕上，通过不同的仪表形式来展示资源数据，例如，曲线图、数字图等，进而全面、深入地掌握监控数据。 产品优势 容器智能分析深度整合云原生基金会（CNCF）的监控项目Prometheus，

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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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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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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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