深度学习实现化妆_自动学习-华为云

自动学习

自动学习准备数据模型训练部署上线模型发布

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Standard自动学习

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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算法备案公示

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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什么是医疗智能体

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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确认学习结果

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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产品优势

支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间；实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。灵活多态支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析；支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；支

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产品功能

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参

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产品概述

可靠性监控、运维管理。可信联邦学习对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。数据使用监管为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块链对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。容器化部署

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ModelArts与DLS服务的区别？

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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应用场景

数据统计分析能力。场景优势能够精确匹配电商运营规则。最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。改善用户体验，同时降低人工成本。画像与深度模型结合，助力营收收益增长。图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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实现投票

实现投票使用说明在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。操作步骤需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。参考如何进入经典开发环境中操作，进入经典版应用开发页面。在

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自动学习简介

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模型的低门槛、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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零售业（AR）

零售业（AR）某零售集团在中国400多个城市拥有超过4000家店铺，涉猎的商品包括保健产品、美容产品、香水、化妆品、日用、食品、饮品、电子产品、洋酒及机场零售业务。该集团要求门店尽快扩张，业务数据需要接入总部和云数据中心，目前面临的主要困难包括： 4000+门店数量庞大，设备管理复杂。

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问答模型训练（可选）

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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方案概述

在管治层面缺乏有效监管与评估，缺乏宏观角度的综合性分析服务。决策风险高：研判错误可能导致管制失效。通过本方案实现的业务效果打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。构建多

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实现过程

实现过程涉及接口登录（login）请求方法：PUT 请求的url：https://ip:port/agentgateway/resource/onlineagent/{agentid} 请参考签入强制登录（forcelogin）请求方法：PUT 请求的url：https

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转到实现

转到实现语言服务还支持通过按“Ctrl+Alt+B”跳转到符号的实现。对于接口，这显示了该接口的所有实现者，对于抽象方法，这显示了该方法的所有具体实现。还可以通过Peek视图使用此功能，该视图显示在当前编辑器中，因此您不需要切换上下文。要在Peek视图中查看方法的实现，右键单

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路网数字化服务-成长地图

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

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API实现

API实现创建后端

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实现示例

实现示例调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例： https://ip:port/agentgateway 其中，ip为CC-Gateway服务器地址，port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号，PASSWORD为座席密码，PHONENUMBER为座席软电话号码。

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实现会签

下一个任务。通过并行审批，可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”，在这种投票触发方式下，将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程，即实现了会签功能。父主题：深入了解用户任务

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