多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随

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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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商标分类表 商标分类是指《商标注册用商品和服务国际分类》，也称《尼斯分类》，共有45个类别，其中1-34类为商品类别，35-45类为服务类别。以下为商标分类表类别介绍，您可根据商标使用行业领域自行选择商标类别。 表1 商标分类表 商标类别 商标类别序号 商标类别使用行业说明 商品类

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查询插件分类 功能介绍 查询插件分类 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/marketplace/extension/category 表1

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授权项分类 边缘业务 权限 对应API接口 授权项（Action） 依赖的授权项 IAM项目 创建部署计划 POST /v1/deployments iec:deployment:create iec:vpc:get iec:subnet:get iec:image:get iec:image:list

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社区分类 管理社区的分类，管理员可添加、编辑、删除问答社区。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。单击“社区”> “分类”，点击“添加分类”。 父主题： 社区

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请求体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1 name string True 句子分类名称 响应说明 响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 category_id string False 句子分类的唯一标识 1.2 resultCode

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授权项分类 文件系统 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建文件系统 POST /v1/{project_id}/sfs-turbo/shares sfsturbo:shares:createShare

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分类与属性 如何查看分类有哪些属性 父主题： 产品主数据协同服务

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数据密级。 分类模板 分类类型选择“内置”，呈现此参数。如果选择“内置”，用户可以根据实际需要选择系统内置的敏感数据识别定义模板，例如：时间、手机号、车牌号。 分类名称 分类类型选择“内置”，分类名称自动关联分类模板生成。 分类类型选择“自定义”，用户可以自行填写分类名称。 说明：

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桶存储类别和对象存储类别有什么关系？ 上传对象时，对象的存储类别默认继承桶的存储类别。您也可以重新指定对象的存储类别，同时也支持在对象上传完成后修改对象的存储类别。 修改桶的存储类别，桶内已有对象的存储类别不会修改，新上传对象时的默认对象存储类别随之修改。 父主题： 桶和对象相关

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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下文理解。在智能问答页面，选中大模型文档类型，并选择想要体验的文档分类，即可开启对文档知识的正常对话。 图1 文档问答 文档知识抽取：大模型文档支持自定义场景分类上传文档、支持基于场景分类进行文档QA抽取。 图2 文档知识抽取 创建文档分类，只需要定义名称，并上传需要的知识文档即可。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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

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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”、“FiBiNET”三种算法类型，XGB

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数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类：识别图片中物体的类别。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析：对结构化数据做出分类或数值预测。

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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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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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