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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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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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单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在“主页”中的发展路径模块中，在学习与赋能合作伙伴发展路径中，查看角色认证要求。 完成角色认证要求项并单击“申请认证”上传认证材料后，单击“提交审核”。 商业计划书提交后，可在用户名下拉菜单“伙伴信息 > 商业计划”中查看商业计划书的审核状态及计划书详情。

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支持对单次仿真结果的在线轻量化处理，无需下载大文件，支持对多方案探索数据的分析挖掘，协助选择最优设计方案，识别对关键性能影响因子。 仿真材料智能管理 统一管理各类材料不同仿真专业所需的物理特性，实现仿真材料数据与仿真模型的关联更新及智能推荐。 父主题： 工业仿真云平台服务产品介绍

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申请资质报备的材料是否需要加盖公章？ 若上传的是企业证件（企业营业执照/社会信用代码证书/事业单位法人证书）的复印件或黑白件时，需加盖红色企业公章。 父主题： 资质相关

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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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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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技术专题 技术、观点、课程专题呈现 如何开好迭代计划会议 布道师和产品经理，线下交流、布道、技术沙龙。 如何开好站立会议 布道师和产品经理，线下交流、布道、技术沙龙。 如何开好敏捷回顾会议 布道师和产品经理，线下交流、布道、技术沙龙。 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！

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鲲鹏创新中心开发者技能大赛是面向企业或高校开发人员的围绕鲲鹏计算特定技术主题的专项技术交流与人才培养活动，传递鲲鹏技术、产品、方案相关的知识和技能，基于鲲鹏计算解决方案和生态体系，组织开发者交流、学习活动，提供开发者应用竞赛设计、竞赛赛题、评分标准和专家评委服务。 表1 服务内容说明

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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 TICS 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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代码开发平台间保持一致性和互操作性，从而实现成本节约和效率提升。 产品学习 通过丰富的零码、低码、工作流教学课程，介绍Astro中的各类应用，帮助用户轻松学习、快速上手搭建。 论坛交流 低代码平台Astro交流论坛，是华为云用户的聚集地。这里有来自Astro各服务的技术牛人，为您快速解决技术难题。

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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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白板和投屏进行共享，也可以单独使用白板和投屏模块进行书写和无线投屏。 白板：白板协作，头脑风暴更精彩 投屏：无线投屏，共享材料不受限 会议：大屏会议，沟通交流更便捷 应用：企业应用，数据展示更丰富、互动方式更多样 安装使用 从安装激活到使用与设置，教您轻松操作智能协同大屏。 安装

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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用

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