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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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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产品首页 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转 CDM 01 了解 了解华为云CDM的产品架构、功能和基础知识，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是 云数据迁移 产品优势 迁移原理 支持的数据源 03 入门 介绍云数据迁移（Cloud Data Mig

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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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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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同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型； 采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中天轻松应对业务浪涌，提升资源整体利用率，有效降低了未来激增的信息存储成本；提升国蓝中天后续自主技术改造，打造更贴合自身的技术驱动力。

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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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事件点）、训练日志（训练作业运行过程和异常信息）、资源监控（资源使用率数据）、Cloud Shell（登录训练容器的工具）等能力，方便用户更清楚得了解训练作业运行过程，并在遇到任务异常时更加准确的排查定位问题 父主题： Standard功能介绍

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成快速户型图生成 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.

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实终端门店信息，可一键派任务给到业务员，最后可追踪任务达成情况进行统计分析，一站式市场开拓有了更坚实的数据依据，数智时代的到来大大提升了企业拓店的效能，有的放矢，事半功倍。 营销费效比：营销费用投放已进入到准确投放阶段，根据不同的门店的地理位置、动销状态等综合分析进行有计划费用投

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查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或安装SDK，使用限制比ModelArts SDK和OBS SDK少，非常便捷。 详细指导：《MoXing开发指南》 父主题： API/SDK

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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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同步复制管理（只适用于存量经营） 管理保护组 管理保护实例 管理复制对 管理容灾演练 配额

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发设计的质量和效率，直接关系着业务最终交付结果的成败。随着数字化应用的持续优化和提升，企业在研发设计领域的数字化应用场景也越来越丰富，更智能、更简洁的工具推广应用，极大的提升企业的运营效率和员工的工作效率。 行业知识中心，通过研发经验和工艺知识的共建共享，以及智能化的设计工具的引

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秘密：是公司比较重要或敏感的信息，其泄露会使公司利益受到一定损害，但影响范围有限；适合在体系、部门或特定组织范围公开的信息。 机密：对公司运营管理非常重要或内容非常敏感，其泄露会使公司利益遭受巨大损害，且影响范围广泛；只适合在极少数人员或指定岗位范围公开的信息。如：重要产品的路标规划

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秘密：是公司比较重要或敏感的信息，其泄露会使公司利益受到一定损害，但影响范围有限；适合在体系、部门或特定组织范围公开的信息。 机密：对公司运营管理非常重要或内容非常敏感，其泄露会使公司利益遭受巨大损害，且影响范围广泛；只适合在极少数人员或指定岗位范围公开的信息。如：重要产品的路标规划

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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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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