深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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的视频课件，才能用于制作互动视频。 学习类型： 课程讲师：可添加1名负责该课程的讲师，添加讲师后学员奖可以通过讲师找到课程或在讲师主页查看课程 课程标签：可添加5个标签，仅用于标记 文档学习时长：可设置文档类文件每页的最低学习学习时长，用于计算学习进度，如果未设置，学员学习进度用

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该功能对外链模式的图文课不可用 课件下载：可允许学员下载课程中的课件，，该功能对外链模式的图文课不可用 课程完成要求：可设置学完全部/任意课件，即判定课程完成 进度同步：开启同步后；在其它途径的学习进度会根据课程的课件进行同步，但只有学员单击课件后才进行进度同步 可见范围：可设置

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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引⽤功能：⽤户可将⾃⼰管理的所有课堂内的课件，视频，⽂档引⽤到新课程下。同时⽀持将课程库中的相关课程的章节、⽂档、视频、⽂本、作业、实验的资源引⼊到课程。 图4 引⽤功能 图5 课程库 课件⽀持编辑名称；⿏标悬停⾄某章节或课件时，显示编辑按钮，单击显示编辑弹窗； 图6 课件编辑 同时⽀持拖拽课件到其他章（节），允许跨章节拖拽；

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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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每个章节可以上传一个视频，或者一个pdf文件； 每个章节上传一张封面图片用于课件学习时查看。 如果是视频课件，“防呆设置开启=是”，录入防呆提示信息；便于在视频播放时，弹窗提示语，点击“确认”后继续执行视频播放。便于给用户确认是在持续学习。 图4 新建课程-维护课程章节信息 点击“发布”按钮发布课程。

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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步 回放课程课件下载：开启后，学员可下载回放课程中的课件（直播录屏文件） 讲师开启直播 保利威直播，内部讲师可以在个人中心-我的授课页面中，找到需要开播的直播课程进行开播，也可以在管理端直播-预约页面找到需要开播的直播课程进行开播。 图2 保利威直播 外部讲师因无学习平台账号，因

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