确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离

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个性化桌面、智能分析等功能让管理决策更智能； 云端融合，全面与用友各领域云深度融合，提供一站式云端一体化解决方案； 全面国际化：支持多会计准则、多账簿多税制、多时区、多语言等，为企业全球业务协同提供给了支撑； 一体化运营：u9cloud的hub社区运营，云端巡检、知识中心等构建了一体化运营体

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许多企业已经在公有云上部署了SAP HANA系统来运行它们的业务，为了保障SAP业务的连续性，SAP解决方案所提供的高可用（HA）和容灾（DR）方案是这些企业选择云上部署的重要因素。除了SAP软件本身提供的高可用机制外，公有云自身的高可用与容灾方案进一步加强了包括SAP在内的许多应用程序的高可用性，云端高可用跟传统高可用相比，有如下的优点

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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如图1所示，华为乾坤防勒索解决方案由部署在云端的服务、部署在客户网络边界的天关/防火墙和部署在电脑、服务器等企业终端上的HiSec Endpoint Agent软件组成。同时它根据用户诉求提供可选的安全托管服务和保险理赔服务。各个组件的功能介绍如表1所示。 表1 组件功能介绍 部署位置 组件名称 功能介绍

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多种通信增值服务开箱即用，快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署：数据允许出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署：数据不出局，面向用户为有合营云的大T。 华为云Stack 部署：数据不出局，面向用户为无合营云的大T。 GDE部署：数据不出局，面向用户包括：中小T、合作伙伴。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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DoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主机安全。

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应用程序的高可用性，云端高可用跟传统高可用相比，有如下的优点： 敏捷性：在云端部署高可用系统，通过成熟的解决方案，能够快速有效的部署系统。但是使用传统的服务器，还需要采购硬件，完成硬件规划，委托可靠性工程师及应用工程师配合搭建高可用系统。 灵活扩展：通过云端的高可用系统，可以根据

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边缘硬件 云边协同 IEF能够方便的协同云端和边缘共同工作，例如在AI场景下，在云端使用ModelArts进行大数据量的训练生成AI模型，然后将AI模型打包成镜像通过IEF部署到边缘节点运行（推理），同时将边缘节点的数据通过 数据接入服务 （DIS）回传到云端，再使用ModelArts进一步训练，形成闭环。

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云化安全解决方案。如图1所示，重保安全解决方案由部署在公有云上的云服务和部署在客户网络边界的华为天关防护节点构成，能够帮助用户实现常态化安全保障。 图1 产品架构图 表1 主要服务/模块介绍 部署位置 设备/模块名称 功能介绍 云端 边界防护与响应服务 边界防护与响应服务包括智能

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用的能力。 HCIA-AI 培养与认证具备使用机器学习、深度学习等算法设计、开发AI产品及解决方案能力的工程师。 通过HCIA-AI认证，将证明您了解人工智能发展历史、昇腾AI体系和全栈全场景AI战略，掌握传统机器学习和深度学习的相关算法；具备利用TensorFlow开发框架和M

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。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 容器化部署 容器化的多方

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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以及充电车辆的信息到云端，云端业务应用能实时感知用户车辆和充电桩的状态，从而进行费用计算。需要支持业务应用下发指令启动充电和关闭充电流程。 解决方案一：多个厂家的充电桩设备通过MQTT协议直连云端IoTDA，通过云端部署泛协议插件进行解析，支持多协议接入。云端IoTDA可直接将数

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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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横向联邦学习场景 TI CS 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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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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务，可进一步简化基于容器的应用程序部署和管理，您可以在CCE中方便的创建Kubernetes集群、部署您的容器化应用，以及方便的管理和维护。 volcano插件：Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应

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对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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