学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果

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介绍基因容器的基本使用流程，包括环境创建、数据管理、流程管理、工具管理等内容。同时介绍了SGE集群和Cromwell引擎的使用方法。 基本使用流程 环境管理 数据管理 工具管理 流程管理 查看和管理执行结果 流程语法参考 语法说明 内置函数 内置变量 流程语法示例 Cromwell引擎

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免费体验 CodeLab 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测） 部署在线服务 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应

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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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方式2：在已有项目中部署流程引擎流程SDK 流程引擎不仅支持以独立服务的方式部署流程引擎流程SDK，还支持以依赖引入的方式嵌入用户已存在的项目中，进行定制化二次开发，提供可直接调用的base内置Service方法，减少网络IO。 如下操作以Windows 11操作系统的 本地服务器 为例。

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ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束，验收通过。

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欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您

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IPD系统设备类项目任务流程介绍 任务全生命周期共有初始、处理中、完成三个状态，完整的转状态流程图如图1所示。 图1 任务状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 任务状态转换操作说明 状态 流转说明 初始 新建任务时，状态默认为“初始”。 处理中 处理完“初始”状态的任务后，将“状态”改为“处理中”。

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IPD系统设备类项目缺陷流程介绍 缺陷的全生命周期共有分析、修复、测试、验收、关闭五个状态。完整的转状态流程图如图1所示。 图1 缺陷状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 缺陷状态转换操作说明 状态 流转说明 -- 新建缺陷。 缺陷提出人默认为创建缺陷的人。 分析

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IPD独立软件类项目任务流程介绍 任务全生命周期共有初始、处理中、完成三个状态，完整的转状态流程图如图1所示。 图1 任务状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 任务状态转换操作说明 状态 流转说明 初始 新建任务时，状态默认为“初始”。 处理中 处理完“初始”状态的任务后，将“状态”改为“处理中”。

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IPD独立软件类项目缺陷流程介绍 缺陷的全生命周期共有分析、修复、测试、验收、关闭五个状态。完整的转状态流程图如图1所示。 图1 缺陷状态转换流程图 各状态下对应的操作如表1所示。 表1 缺陷状态转换操作说明 状态 流转说明 -- 新建缺陷。 缺陷提出人默认为创建缺陷的人。 分析

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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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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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使用CodeArts管理电子商城项目开发流程 方案概述 资源规划 操作流程 实施步骤 附录

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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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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