备案信息需有效真实 依据《非经营性互联网信息服务备案管理办法》规定：提交备案申请时，备案信息必须真实有效。 相关法条如下： 第七条：拟从事非经营性互联网信息服务的，应当通过信息产业部备案管理系统如实填报《非经营性互联网信息服务备案登记表》，履行备案手续。 第二十二条：超出备案的项

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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用

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真实IP。当您因为业务需要获取客户端真实IP时，可以通过配置网站 服务器 获取客户端的真实IP。 代理服务器（CDN、WAF等）在把用户的HTTP、WebSocket、WSS请求转到下一环节的服务器时，会在头部中加入一条“X-Forwarded-For”记录，用来记录用户的真实IP，

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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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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8% Atlas人工智能计算平台 7% 华为智能终端AI开放平台

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诊断等。AI应用开发在整个AI开发流程的位置大致如图1所示。 图1 AI开发流程 通常为了降低开发难度、提升AI应用的性能，开发者会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点：

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学生操作场景图 学生使用Classroom进行课堂学习的场景操作，如下图所示。

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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作业：⽀持在章或⼩节下关联作业，作业可引⽤教师管理的所有课堂下的作业及开放课程库中课程中的作业。 实验：⽀持在章或⼩节下关联实验，实验可引⽤教师管理的所有课堂下得实验及开放课程库、实验库中的实验资源。 引⽤功能：⽤户可将⾃⼰管理的所有课堂内的课件，视频，⽂档引⽤到新课程下。同时⽀持将课程

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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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AF获取真实IP原则请参见WAF获取真实IP是从报文中哪个字段获取到的?。 下面为您介绍如何通过X-Forwarded-For和X-Real-IP变量获取客户端真实IP地址的方法： WAF使用X-Forwarded-For的方式获取客户端的真实IP地址。 WAF将“真实的客户端I

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联系方式不真实 管局在审核备案时可能会拨打负责人联系电话，如联系不上、联系后核实非本单位/本人的联系方式，或同一个联系方式备案多个不同主体的网站或APP等，会将备案申请直接驳回。 解决方法：针对具体退回原因修正后，重新提交管局审核。 父主题： 管局退回

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传统环境行业重机理微观分析，并无智能化手段在管治端将政策落地，管治最后一公里的手段太有限，盲区多。 监测硬件铺设与运维是较大的难点，大气污染频发、点位散乱、根因难以确定，人海战术摸排容易出现问题甚至出现误导。 决策风险高：在决策层面由于研判错误，管制失效的风险很高。 在管治层面缺乏有

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策依据 巡检全流程线上闭环，提质增效，标准化管理，提升门店综合运营能力 场景三：餐饮行业，实现食品安全智能监管 业务痛点： 食品安全事故频发，顾客健康受损，监管缺失亟待加强。食品监管科技手段不足，效率低下，难以保障食品质量。餐饮服务需可视化监管，确保人民群众“舌尖上的安全”。 解决方案：

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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