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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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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调研管理 引用问卷发布调研任务 入口展示 图1 入口展示 创建调研任务 操作路径：培训-调研-调研管理-新建 图2 创建调研任务1 图3 创建调研任务2 父主题： 培训管理

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咨询调研 为更好地支持伙伴在上云服务全生命周期中进行能力提升，华为云服务伙伴交付能力提升支持权益将对伙伴投入五类活动场景进行补贴。五类活动场景包括：上云咨询调研、验证搬迁、实施交付、POC测试、优秀实践输出。 父主题： 术语解释

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准备度调研 操作场景 对上云迁移准备度的系统评估，以评估报告的形式从业务目标、上云策略、IT流程和安全合规等维度详细评估，有助于您制定总体迁移规划和项目计划。 操作步骤 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏“调研>上云调研”，进入“上云调研”页面。在页面左上角的当前项目下拉列表中选择迁移项目。

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数据调研 数据架构设计的基础是从业务中明确各类数据信息，保证 数据治理 结果支撑政府业务的开展及应用。调研开始首先要明确调研路径，以各业务处室为单位进行调研，提前对处室业务进行了解包括业务范围、应用系统功能、核心业务流程说明等信息。 编制调研模板 业务调研：基于数据工程的需求，对本部

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数据调研 流程设计 主题设计 父主题： 数据架构

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数据调研作业 数据调研作业是通过源端agent数据探源包，通过配置相应的探源规则，对待集成的源端系统数据进行探源，方便用户快速获取到要进行数据实施的源系统数据结构，且支持基于探源结果生成入湖清单。 图1 数据调研作业界面 管理应用系统和数据连接 在数据调研作业界面点击【管理应用系统和数据连接】进入配置页面。

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束限制报告。 算法设计与优化服务 对人工智能场景进行算法设计，针对算法技术层面的分析，形成技术方案报告；技术方案报告可帮助算法能力较弱的客户技术人员做后续开发。 原型开发服务 对人工智能场景进行算法原型开发或者优化服务，针对需求调研和算法设计的结果，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。

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驱动力调研 操作场景 对上云迁移驱动力的系统评估，有助于帮助您针对性地制定上云策略和迁移方案。 操作步骤 登录迁移中心管理控制台。 单击左侧导航栏“调研>上云调研”，进入“上云调研”页面。在页面左上角的当前项目下拉列表中选择迁移项目。 单击驱动力调研框中的“开始调研”按钮，进入“驱动力评估”页面。

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上云调研 TCO对比 驱动力调研 准备度调研

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项目启动 收集企业信息 S R 2 制定计划及调研 制定诊断计划 R S 3 现场调研与访谈 R S 4 制定调研总结 R S 5 诊断报告输出 编写诊断报告草案 R S 6 专家评审 R S 7 诊断报告定稿 R S 8 解读诊断报告 R S 9 验收 客户验收(企业/政府) S

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《竞赛赛题》，《总结报告》 竞赛赛题开发 依照调研报告，组织赛题开发，与客户专家共同评审并完成验证。 竞赛评判 提供评委，与组织方共同组成评审组，根据评分标准，完成对参赛队伍的评判。 表5 鲲鹏训练营 流程 流程说明 完成标准 需求调研 与客户进行前期需求调研，对训练营的内容、方向、受众等展开研讨，确定训练营方案。

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部署项目计划，以培训/宣贯等形式提供首次调研，并启动调研工作。 与客户完成项目计划制定。针对调研范围对象，完成需求调研。 项目实施 依照客户需求，广泛对标行业最佳实践，实施不同层次、不同深度的诊断评估或方案设计。 形成项目交付件，包含但不限于诊断评估报告/顶层设计方案/专项设计方案等。 项目验收

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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，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“历史作业”页面查看对应的执行结果、作业报告。作业报告展示作业详细信息，包括作业输入条件

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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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服务活动 交付件 1 规范级 调研 《xx数据管理成熟度诊断报告》 2 诊断报告 3 集成级 调研 4 诊断报告 5 融合级 调研 6 诊断报告 数据管理体系设计 序号 量级 服务活动 交付件 1 规范级 数据管理组织架构设计 《xx数据管理体系设计报告》 2 数据管理制度框架设计

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由物联网资深咨询专家为客户提供物联网业务现状调研与诊断，架构设计与开发支持，数据模型及互通设计，物联网应用构建建议等内容。 物联网调研诊断服务 车间调研诊断服务-基础版 评估生产加工的车间信息化系统建设情况和数字化现状，输出调研诊断报告，给出通过数字工厂实现生产作业在线化和生产数

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《xxx项目xxx解决方案交付设计》 《xxx项目资源发放与环境配置报告》 自研组件专项服务 《自研组件专项服务验收报告》 应用迁移服务 《应用迁移服务验收报告》 实战赋能 《实战赋能服务验收报告》 专家服务 《专家服务验收报告》 OS迁移服务 《XX项目OS迁移方案需求调研报告》 《XX项目OS迁移方案设计建议书》

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研发能力调研与诊断 使用ThoughtWorks特有的敏捷成熟度的体系框架，对客户IT现状进行多维度的评估，并定制转型方案及实施计划。 图1 ThoughtWorks AMM（Agile Maturity Model）敏捷成熟度评估 ThoughtWorks有一套已被行业验证的敏捷成熟度体系（Agile

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