学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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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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对用户提供的安卓、鸿蒙应用进行安全漏洞、隐私合规检测，基于静态分析技术，结合数据流静态污点跟踪，检测权限、组件、网络等APP基础安全漏洞，并提供详细的漏洞信息及修复建议。 二进制成分分析 对用户提供的二进制软件包/固件进行全面分析，通过解压获取包中所有待分析文件，基于组件特征识别技术、静态检测技术以

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登录管理控制台。 选择“服务列表 > 开发与运维 > 开源治理服务”，进入开源治理服务管理控制台。 在左侧导航栏，单击“软件成分分析 > 二进制成分分析”。 在“二进制成分分析”页面，单击“添加任务”，弹出“添加任务”对话框，单击“扫描对象”旁的文件框，选择需要扫描的软件包/固件，在弹出的配置框中，导入扫描对象。

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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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内置大量生物医疗领域标准分析流程，并结合华为特有的高性能云计算，多样性算力，大数据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

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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还会根据音频合成技术生成虚拟主播的声音和语音。最后，系统会将虚拟主播的形象、动作和声音合成到一起，生成一段具有虚拟主播的新闻视频。 大连税务虚拟数字人系统在新闻视频制作中的应用有很多优势。首先，由于是虚拟主播进行播报，制作成本低，同时也减少了因真实主播的限制而导致的时间和地域的限

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营养成分表 食品主要营养成分的说明，包含“营养成分查询”执行动作。 连接参数 营养成分表连接器使用APIkey认证，创建营养成分表连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 营养成分表的连接。 描述 否 对于连接的信息描述说明。

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生成分子SVG图 功能介绍 生成分子SVG图。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/ligand/svg 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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管理二进制成分分析任务 查看二进制成分分析扫描详情 下载二进制成分分析扫描报告 源码成分分析 提供对源码的全面分析功能，通过解压获取源码包中所有待分析源码文件，基于源码特征识别技术，获得相关被测对象的开源软件清单和潜在风险清单，并输出一份专业的分析报告。 支持区域：华北-北京四 添加源码成分分析任务

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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二进制成分分析 二进制成分分析主要用于以下场景。 开源软件使用风险评估 二进制成分分析服务提供开放API，并与CI/CD融合，完善DevSecOps安全能力。 开源/第三方软件引入评估 二进制成分分析服务提供页面和开放API，提供风险快速评估能力。 源码成分分析 源码成分分析主要用于以下场景。

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 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

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开源许可证(open source license) 开源软件的版权持有人授予用户可以学习、修改开源软件，并向任何人或为任何目的分发开源软件的权利。 软件成分分析(Software Composition Analysis) 通过分析软件包含的一些信息和特征来实现对该软件的识别、管理、追踪的技术。 PE(Portable

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同类别样本的分布情况，判断样本集的分布平衡性，并可在组织内共享数据集。 图10 数据均衡性分析 图11 共享样本数据库管理 全流程可视化自主训练，用户可选择网络结构、数据集利用云端算力进行自动学习，也可以利用noteboo

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