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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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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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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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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转码后的视频如何挂载到其它网站？ 如何判断源视频应转码成标清、高清或超清？ 为什么视频转码后只有音频没有画面？ 创建转码任务时找不到桶 如何将转码后的视频文件覆盖原始视频文件？ 一个转码任务需要多长时间？ 如何配置转码消息通知？ 视频能否从低分辨率转高分辨？ 转码输入桶和输出桶是否可以设置同一个桶名和路径？

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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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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目标。 优化方法 超参优化方法： smac bayesian random grid 超参名称 超参名称，可根据算法自定义设置。 超参类型 超参的类型，请根据实际情况选择超参类型。 超参范围 超参的取值区间，请根据实际需要设置超参最小值和最大值。 使用多进程 超参优化过程是否启动多进程，默认开启。

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印。 其他自定义水印模板：表示转码时添加此水印。 清晰度 视频的画质清晰度，支持4K、2K、超清、高清、标清、流畅共六种清晰度。 分辨率（宽*高） 视频的宽高，默认为选择清晰度的推荐分辨率，支持根据实际需求修改。 若宽或高有一侧设置为0，则该侧按另一侧等比自适应。 当宽为0，高非0，则宽按比例缩放。

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查询辅流源的分辨率是否支持 接口名称 WEB_GetIsAuxSrcSupportAPI(后续废弃) 功能描述 查询辅流源的分辨率是否支持。 应用场景 查询辅流源的分辨率是否支持。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetIsAuxSrcSupportAPI

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SDK文档”查看。 当前代码已预置运行超参，可使用默认值。 超参优化 训练任务执行的过程中可以同步进行超参优化。 勾选“运行超参”后的“超参优化”复选框，可配置运行超参的参数类型、起始值、终止值、优化方法、优化目标和终止条件。训练完成后，可以单击查看优化报告，得到运行超参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI

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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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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TI CS 可信联邦学习进行联邦建模

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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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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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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