背景图 背景图是装饰组件的一种，用于为可视化应用添加多种类型的背景图片，能够使可视化应用展示更加美观。 以背景图2为例，在大屏设计页面，从“全部组件 > 装饰”中，拖拽“背景图2”组件至画布空白区域，如图1。 图1 背景图2 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的外层架

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背景与知识 “用户管理”功能包括业务新增业务用户、查看删除业务用户、添加业务用户权限集三部分。 在业务场景中，会区分不同业务用户，业务用户对应了不同的用户权限，本示例应用中包含的业务用户，即是使用设备管理应用的用户，分别是客服人员、派单员及维修人员。 在AstroZero开发的应

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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您自定义的字段将保存在上图中的“自定义字段”页签，更多关于对象模型的详细介绍请查看定义对象。 学习地图 如图2所示，通过本节的学习和实践，您可以初步了解“对象”和“标准页面”的基本概念和能力。 图2 学习地图 父主题： 定义数据对象

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nytime均可学习； 便捷：无需部署、使用便捷，一键进入学习环境学习进度实时跟踪，维护省心； 动态：实训沙箱（系统镜像、软件版本）、课程资源跟随技术发展动态更新； CAD、CAE、EDA、MES等工具链的教育版及课程资源； 职业标准导向的认证体系，职业课程学习、认证，提供能力评价标准。

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AI药物研究 父主题： 图解 医疗智能体

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修改聊天背景颜色 Demo已经有几个颜色，点击颜色框即可修改背景颜色，想要自定义颜色可以将下图中红框中的代码替换成想要的颜色。 父主题： 定制实例

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背景与原理（BPM） 工单管理模块中的工单场景业务编排是通过AstroZero的流程编排BPM（Business Process Management）功能实现的，通过在前端页面调用BPM完成工单流转，即客服人员创单，派单员派发工单，维修工程师处理工单的全过程。 开发BPM即是对

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设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或

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构建加速背景介绍 针对C/C++语言构建工程，需要提升构建效率的问题，编译构建服务支持构建加速能力，通过分布式编译和增量编译等技术实现构建加速。当前支持的构建加速的场景如下： 通过Gcc/Clang实现构建加速 对鸿蒙构建工程配置构建加速 对AOSP构建工程配置构建加速 通过代码缓存方式实现构建加速

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AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程

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进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发起方配置 TICS 的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TI CS 提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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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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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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自定义背景组件 本章节主要介绍自定义背景组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 自定义背景组件 全局样式 背景色：单击颜色编辑器设置背景颜色。 背景图：设置组件的背景图片，您可以从本地上传图片素材。

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