资源存在任一指定的标签 规则详情 表1 规则详情 参数 说明 规则名称 required-tag-exist 规则展示名 资源存在任一指定的标签 规则描述 指定标签列表，不具有任一指定标签的资源，视为“不合规”。 标签 tag 规则触发方式 配置变更 规则评估的资源类型 支持标签的云服务和资源类型

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行自动学习，也可以利用notebook进行算法开发；支持基于预训练模型进行模型的自主训练与迭代优化，提高模型训练效率和精度。 图12 新建工程 支持模型超参数配置，包括：backbone、实时样本增强（随机翻转、裁切、对比度亮度增强、归一化等）、loss函数、优化器等参数，并支持

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训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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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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自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中： performance_first：性能优先，训练时间较短，模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance：平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first：精度优先，训练

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2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整。 13 JOB_SIZELIMIT 控制单个ADO Job可以处理的最大字节数，单位兆，默认值1024。取值范围大于等于0小于等于2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整。 14 WIND_DURATION 维护窗口持

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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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2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整。 13 JOB_SIZELIMIT 控制单个ADO Job可以处理的最大字节数，单位兆，默认值1024。取值范围大于等于0小于等于2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整。 14 WIND_DURATION 维护窗口持

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1小于等于2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整。 2 RETENTION_TIME ADO相关历史的保留时长，单位天，默认值30。取值范围为大于等于1小于等于2147483647的整数或浮点数，作用时向下取整。 7 ENABLE 后台调度的状态，不支持在该接口中修改，提示Invalid

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。

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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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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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回的相关参数，仅在意图匹配图元有效，如需后续使用，需值给流程变量传递给后续节点。 IVRREQUEST：IVR请求变量，当IVR流程调用智能化流程时，通过IVR流程通过OIAP的对话接口传入的变量。 手工在选择的前缀后输入点(.)，并将光标聚焦到点后，系统关联显示可用参数，直接选择。

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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

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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连接数和活跃连接数异常情况定位及处理方法 指标异常说明（影响） 当数据库的连接数达到最大连接数的上限时，后续增加的连接将会被拒绝，同时连接数和活跃连接数的异常变化也在一定程度上可以预示业务变化和数据库状态。 RDS for PostgreSQL提供了数据库连接数和活跃连接数两个监控指标。 数据库连接数：当前连接到数据库的后端量。

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的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。

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