若成功创建评估任务后需要再次打开评估功能，可在评估项目列表中下拉选择“重新评估”。在重新评估后，才可以在查看数据库评估结果时，查看目标数据库评估结果。 不勾选“跳过目标数据库评估”： 生成目标数据库的评估报告。 动态SQL评估 设置评估项目是否针对动态SQL进行评估。默认勾选“打开”。

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订阅列表”，进入订阅列表页面。 图1 进入订阅列表页面 单击待自评估遵从包名称左侧的按钮，展开遵从包信息。展开后，在租户自评估栏操作列单击“自评”，进入自评估页面。 图2 自评估 在租户自评估页面，对每个检查项进行自评。 图3 自评估界面 如需上传附件，可单击评估项目的“查看附件 > 附件上传”，上传相关的凭据信息。

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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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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查询评估项目详情 功能介绍 查询评估项目详情。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/evaluation-pro

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评估盘古大模型 创建模型评估数据集 创建模型评估任务 查看评估任务详情

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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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使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像，利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook 步骤3：预览AutoGenome案例

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查看评估任务详情 查看评估任务详情 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击任务名称查看模型评估任务详情。包含基本信息、评估详情、评估报告、评估日志以及数据配置。 图1 任务详情界面 任务详情： 任务详情中包含打分模式、评估资源、评估模型、任务状态以及模型描述。

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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大数据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。

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应对勒索软件攻击的网络安全需求。 多维评估 提供自动化终端资产清点能力，统筹管理主机列表、进程、端口、组件等资产信息。自动识别资产后，华为乾坤防勒索解决方案可以基于实时威胁信息，持续扫描资产暴露面，对资产进行脆弱性评估、漏洞优先级评估、防护有效性评估等多维度评估，全面感知资产状态

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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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evaluation_project_id Integer 评估项目ID。 evaluation_project_name String 评估项目名称。 evaluation_project_status String 评估项目状态。 枚举值： COMPLETED WAITING PENDING

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DCMM评估流程分为如下步骤： 评估工作部遴选试点评估单位。 入选的试点评估单位向评估机构提交有效的申请材料。 评估机构受理评估申请后，组织实施文件评审和现场评审并出具评估报告，给予评估等级的推荐意见，并报评估工作部备案。 评估工作部对评估机构报送的评估结果进行合规性审查。对于合规性审查中发现存在较

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数据库评估 评估前准备 创建评估项目 查看数据库评估结果

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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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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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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