实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台，单击“旧版入口”，进入经典版应用开发页面。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参

查看更多 →

生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计. 软装自动布

查看更多 →

TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

查看更多 →

TE算子代码通过Python语言开发，实现流程如图1所示。支持的自定义算子的输入数据类型为：float16, int8, int16, int32, uint8, uint16, bool。不同计算操作支持的数据类型不同，详细请参见TE API参考。TE API同时支持float16与float32数据类型，但OMG进行模型转换的时候会

查看更多 →

实现过程 涉及接口 登录（login） 请求方法：PUT 请求的url：https://ip:port/agentgateway/resource/onlineagent/{agentid} 请参考签入 强制登录（forcelogin） 请求方法：PUT 请求的url：https

查看更多 →

转到实现 语言服务还支持通过按“Ctrl+Alt+B”跳转到符号的实现。对于接口，这显示了该接口的所有实现者，对于抽象方法，这显示了该方法的所有具体实现。 还可以通过Peek视图使用此功能，该视图显示在当前编辑器中，因此您不需要切换上下文。要在Peek视图中查看方法的实现，右键单

查看更多 →

下一个任务。 通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。 父主题： 深入了解用户任务

查看更多 →

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

查看更多 →

解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典

查看更多 →

实现示例 调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例： https://ip:port/agentgateway 其中，ip为CC-Gateway服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号，PASSWORD为座席密码，PHONENUMBER为座席软电话号码。

查看更多 →

下一个任务。 通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。 父主题： 深入了解用户任务

查看更多 →

实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录新版低代码应用开发页面。 在页面左上方，单击，选择“开发环境管理

查看更多 →

API实现 创建后端

查看更多 →

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

查看更多 →

即开即用，Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

查看更多 →

支持 云审计 的关键操作 操作场景 平台提供了云审计服务。通过云审计服务，您可以记录与 云服务器 相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的云服务器操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建云服务器 ecs createServer

查看更多 →

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 应用容器化改造流程 步骤1：对应用进行分析 步骤2：准备应用运行环境

查看更多 →

数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

查看更多 →