有两种方式可供选择。 通用加密算法（不支持SM系列商密算法）：该状态下所有部件敏感数据存储、传输均使用通用加密算法。主要适用于国外局点和没有特殊算法需求的局点。 支持SM系列商密算法（兼容国际通用算法）：该状态下所有部件敏感数据存储使用SM系列商密算法，数据传输兼容SM系列商密算法和国际算法。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： 模型训练

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煤矿3D模型应用 描述 煤矿3D模型应用提供了煤矿领域设备3D模型，可以基于此快速开发3D模型，在大屏或应用中展示。 开放能力 煤矿3D模型应用提供了煤矿领域设备3D模型，应用中内置模型，可以直接使用内置的模型进行定制，也支持通过模型API接口，自定义模型。 内置模型：护盾式掘进

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展模型来扩展属性。 在运行态创建的数据实体均为扩展模型，且该扩展模型作为“父模型”对应实体模型的子类，与父模型共享存储，只允许添加扩展属性。 创建扩展模型数据实体时，“父模型”只能选择具有“扩展类型”功能的实体模型。 关系实体 关系实体用于描述两个或更多数据实体相互如何关联，是xDM-F原子接口的承载体之一。

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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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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试制修订部件需要满足什么条件 试制修订部件需要满足以下条件： 部件是试制视图编码。 部件是最新大版最新小版。 部件是试制发放状态。 当前用户为创建者或管理员。 父主题： 部件与物料清单

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查询数据库可变更规格接口 功能介绍 查询数据库可变更规格。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持RDS for PostgreSQ L实例 。 URI URI格式 GET /v3/{project_id

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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，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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ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式 AI开发平台 ，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 图说ModelArts 图说ModelArts

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数字主线引擎提供的模型设计功能，可将世界万物抽象成简单的元模型。 根据图4，首先您需要创建模型图谱中的模型节点（如部件、仓库等），并定义模型中的基本信息、属性信息等。数据实体创建成功还需发布后才会在数据模型图谱中生成相对应的模型节点。 选择“模型设计 > 数据模型管理”，默认进入“数据实体”页面。

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件

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至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的 自然语言处理 技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查

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从工具箱中拖入框架、服务、数据库、组件等等技术元素对象到技术模型图中，从工程树上引用逻辑模型中定义的涉及关键技术的逻辑对象“功能服务APIGW”，建立如下图所示技术部件和技术栈逻辑对象关联的模型结构： 如果当技术模型设计图形比较复杂时，可以参考逻辑模型中的分层结构，创建多个技术模型，分解来画各功能和特性之间的结构关系。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1

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知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在 智能问答机器人 列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。

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