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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时序数据标注 时序数据标注介绍 管理任务 管理模板 管理标签组 附录 数据格式要求 父主题： 数据标注

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时序数据标注 前提条件 数据标注 父主题： 应用数据集

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时序路径分析（Temporal Paths） 功能介绍 根据输入参数，执行时序路径分析算法。 注意：两点之间仅返回一条满足条件的时序路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/dynamicgraphs/action

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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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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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针对原来存储中不存在的属性，则直接增加一个新属性并选择标签为“TRUE”。 2、设备的最新数据未保存到存储，可通过 设备时序探索中找不到设备 中的操作排查与解决。 父主题： 时序分析常见问题

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Paths：表示距离最短的时序路径。 Foremost Temporal Paths：表示尽可能早的到达目标节点的时序路径。 Fastest Temporal Paths ：表示耗费时间最短的时序路径。 适用场景 适用于疫情或疾病传播溯源、信息传播和舆情分析、结合时序的路径规划、资金流通路径等场景。

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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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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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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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设备时序探索中找不到设备 设备 ID 的显示区域为空，如下图： 可能的原因： 1、未添加 IoTDA 实时数据源（IoT 设备接入云服务）或者其它数据源，请参照“IoT数据分析> 用户指南> 数据源配置”添加数据源。 2、未创建数据管道，或者数据管道未运行，请参照“IoT数据分析>

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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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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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者打造一站式数据开发体验，并且跟物联网相关服务（比如IoT设备接入）无缝对接，降低开发者开发难度，提升开发效率。 针对时序数据的优化 针对物联网数据具备的显著时序特征，IoT数据分析服务在数据存储及数据分析上做了大量的优化。比如海量时间线能力，单实例支持10万线，数据存储压缩比2

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，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。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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支持日常监控、重大操作等应用场景的数据生成，可对话务背景（根据城市规模、地域、时间、业务特征区分）、业务场景、指标类型等进行灵活的选择配置，自动生成标注数据。日常监控场景：支持4G数据业务、4G数据业务+VoLTE 业务两种业务场景，覆盖40+种故障模式。重大操作场景：支持ATS/ CS C升级、USN升级、UGW升级三种业务场景，覆盖10+

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