数据集成 数据集成普通任务 数据集成组合任务

查看更多 →

在“配置信息”页签内，选择“数据集”。 创建数据集，如图1。 在“数据集”页面，单击“创建数据集”。 输入数据集名称，勾选需展示数据的事件模板。 只支持选择当前事件流中的事件模板。 数据集中需选择事件流中的2-5个事件模板。 单击“确定”，数据集创建完成。 您可以单击数据集名称再次编辑，单击“操作”列“删除”可以删除数据集。

查看更多 →

数据集 创建数据集 数据集管理 导出任务 Octopus数据集格式说明 父主题： 数据资产

查看更多 →

数据集成 体积计算作业过程中，得到的计算结果有以下几种： 表1 体积计算产物类型 名称 文件类型 本地打开方式 云端集成 雷达一点 云地图 .pcd CloudCompare 可集成到客户系统实现可视化 雷达二点云地图 .pcd CloudCompare 可集成到客户系统实现可视化

查看更多 →

数据集 查询数据集和目录列表 获取数据集详情 删除数据集 保存或修改数据集

查看更多 →

数据集市 数据集市，也称为DM模型。是汇总表的统称。汇总逻辑表是由一个特定的分析对象（如会员）及其相关的统计指标组成的。组成一个汇总逻辑表的统计指标都具有相同的统计粒度（如会员），汇总逻辑表面向用户提供了以统计粒度（如会员）为主题的所有统计数据（如会员主题集市）。 汇总表分为“手

查看更多 →

、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

查看更多 →

8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

查看更多 →

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

查看更多 →

连接器管理 用于管理连接器。 数据注册管理 用于管理数据集列表。 任务管理 用于管理作业任务。 通知管理 用于管理通知。 数据集管理 用于管理数据集。 多方安全计算作业管理 用于管理多方安全计算作业。 联邦学习作业管理 用于管理可信联邦学习作业。 联邦预测作业管理 用于管理批量联邦预测作业。

查看更多 →

客户当前只能提供的是纸质图纸（蓝图）或激光点云的数据格式，但是需要转换成cad格式和rcs格式进行建模。 3D模型重建-建筑场景 在进行建筑结构的三维建模时，需要考虑建筑的各个部分之间的空间关系和连接方式。对于墙、楼板、梁、柱等建筑结构部件，按照其实际位置进行建模。提供LOD100、LOD200、LOD300、LOD400和LOD500精度的建模。

查看更多 →

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

查看更多 →

以查看该数据集的“目标位置”。 查看数据集是否已导入ModelArts。 返回ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“数据管理 > 数据集”单击“前往新版”。在新版数据集列表页，单击数据集名称左侧的，展开数据集，查看“导入状态”，导入状态为“导入完成”代表示数据集导入成功，且数据集正常。

查看更多 →

更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

查看更多 →

将旧版项目升级到新版 自动学习功能升级为新版，如果您的项目是在旧版中创建，需升级后再使用。未升级的自动学习项目，无法进行数据标注、训练以及部署等操作。 “预测分析”类型的项目，可以不执行升级，直接使用新版自动学习。 升级到新版 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“自动学习”，进入“自动学习”项目列表页面。

查看更多 →

，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

计算节点API 获取用户token 可信计算 节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

查看更多 →

数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置：用来存放输出

查看更多 →

AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相

查看更多 →