显示名称：是否显示名称。 文字风格：设置名称显示风格，支持正常、斜体和倾斜体。 字体：设置名称的字体、大小和颜色等。 指示器名称与指示器轴的距离：设置指示器名称与指示器轴之间的距离。 轴分割段数：设置轴分割段数。 分割线 显示分割线：是否显示分割线。 颜色设置：设置分割线颜色，单击“新增颜色设置”，可添加新的颜色。

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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对列表分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对列表分区表分割分区。 例如，假设列表分区表list_sales的分区channel2定义范围为('6', '7', '8', '9')。可以指定分割点('6', '7'）将分区channel2分割为两个分区，并更新Global索引。

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识别服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 文字识别套件提供预置工作流供您选择，全流程可视化完成AI应用开发以及持续迭代。 选择预置工作流 单模板工作流 通过工作流指引构建文字识别模板，识别单个板式图片中的文字，快速实现文档、票证等场景的文字识别。详情请见使用单模板工作流开发应用。

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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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文本：设置图表中文字的字号、颜色、字体粗细。 旋转角度：输入数值或通过拖动设置旋转角度。 极轴 轴标签：设置极轴的最大值和最小值 颜色：设置极轴的颜色。 宽度：设置极轴的宽度。 图2 极轴-雷达图 分割线 颜色：设置分割线的颜色。 线条数量：输入数值或单击设置分割线的线条数量。

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 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

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 仪表盘 全局样式 设置仪表盘中文字的字体、仪表盘大小、分割数。 标题 设置仪表盘中标题的字号、字体粗细、字体颜色。 轴属性 轴线：设置轴线的粗细。 轴刻度：设置轴刻度的长度、粗细、颜色。 分割线：设置分割线的长度、粗细、颜色。 轴标签：设置轴标签的最大值、最小值、字号、字体粗细、字体颜色。

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设计区域，如图1。 图1 分段 显示名称：分段的说明文字，通常用于对下文做出说明、解释。 样式：分段的样式。 标题大小：设置标题的大小。 标题颜色：显示名称的字体颜色。 背景颜色：设置组件的背景颜色。 显示分割线：是否显示分割线。 属性：设置字段的属性，例如勾选“隐藏”后，页面上会隐藏该字段。

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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用户授权。 注意事项 归档存储或深度归档存储的对象正在恢复的过程中，不支持修改恢复方式，不允许暂停或删除恢复任务。 数据恢复后，会产生一个标准存储类别的对象副本，即对象同时存在标准存储类别的对象副本和归档存储或深度归档存储类别的对象。归档存储或深度归档存储对象恢复完成时，对象的恢

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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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。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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节点返回结果。 录音文字 账户开通了录音转文字服务后，详情页面显示录音转文字页签，单击该页签，页面显示录音转文本内容。 单击录音转文本的文字可以听取录音；双击文字可编辑文字，完成编辑后自动保存。 录音转文本记录上方有一个学习按钮，单击该按钮后，该按钮变为待学习状态。该条录音转文本

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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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商标分割的作用及优缺点是什么？ 优点：可使商标审查通过的部分快速进入初步审定公告，无需等待9~12个月的商标驳回复审查。 缺点：商标分割成功后，如复审部分也通过审查与公告并获准注册。则一件商标将变为两件商标，申请人对商标维护的费用将翻倍。 例如，对商标进行变更或续展时，需对两个商标均支付相关费用。

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