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； 支持控制流和数据流的分离

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到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智能引擎的算法能力：IAM异常检测、DGA检测、DNS挖矿木马检测、DNS可疑 域名 检测。针对不同检测目标，利用有监督、无监督深度神经网络

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LWM2M LWM2M是开发移动联盟OMA定义的用于设备管理的应用层通讯协议，主要使用在资源受限的嵌入式设备上。 NB-IoT设备接入平台，业务实时性要求不高，低功耗、信号广覆盖场景。 CoAP CoAP是资源受限设备和受限网络专用的Web传输协议，专为机器对机器的应用而设计。CoAP提

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对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模，支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署，聚合计算节点动态扩容，支持云、边缘、H CS O多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参与方提供可视化的数据使用

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可视化看板 企业看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-企业生产看板。 图1 企业看板 车间看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-车间生产看板。 图2 车间看板 产线看板 操作人员：车间管理人员。 路径：看板大屏-产线看板。 图3 产线看板 父主题： 实施步骤

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可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 删除可视化作业 停止可视化作业 重启可视化作业 父主题： 训练管理（旧版）

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可视化查询 可视化提供对结构化后的日志字段进行SQL查询与分析的功能。对原始日志结构化后，等待1~2分钟左右即可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。 前提条件 已通过日志配置将日志转储至LTS。 已完成结构化配置，请参见配置结构化规则。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。

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业务可视化 业务可视化支持哪些浏览器？ 什么是卡片？ 如何快速构建卡片？ 如何快速找到自己想要的卡片模板？ 构建好的卡片被误删了怎么办？

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可视化作业 创建可视化作业 查询可视化作业对象列表 查询可视化作业列表 查询可视化作业详情 更新可视化作业描述 停止可视化作业 重启可视化作业 删除可视化作业 父主题： 训练管理（旧版）

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业务可视化 业务可视化概述 业务可视化使用流程 我的屏幕 我的屏幕轮播 我的卡片 公共屏幕模板 公共卡片模板 配置管理 回收站

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塞； nolearn，端口将不学习MAC地址； trap，端口会一直上报相关告警； quitvlan，端口退出出现环路的VLAN。 可能原因 环路检测功能检测到该端口下的二层网络存在环路。 处理步骤 该端口下的二层网络存在环路，检查该端口下的二层网络，破除环路，便可修复。 参考信息

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表8

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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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以及链路切换，极大的提升网络的可扩展性及运维效率，从而保证业务的连续性。 ESW 将VPC和本地网络连接到一个网关中（二层互联），助力企业客户灵活构建大规模、高性能、高可靠的云上/云下网络。 NAT gateway 通过地址转换的方式，使多个云主机可以共享私网IP访问用户本地数据

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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适

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Union import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import

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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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自定义IPS特征 CFW支持自定义网络入侵特征规则，添加后，CFW将基于签名特征检测数据流量是否存在威胁。 自定义IPS特征支持添加HTTP、TCP、UDP、POP3、SMTP、FTP的协议类型。 自定义的特征建议具体化，避免太宽泛，否则可能会导致大部分流量匹配到该特征规则，影响流量转发性能。

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FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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