数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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境等，提供云计算、大数据等多个方向的教学资源。 贴合真实项目案例设计实验 在进行云端实验仿真设计时，满足从安装部署、业务操作、运行维护等流程式操作学习，贴切企业实际项目工程，让学生用户通过云端实验操作以及课程学习，真正了解真实的项目案例开发操作。 实现真正的开放式实验室 传统实验

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ALM-3276800082 设备学习到了MAC地址或MAC地址发生了老化 告警解释 L2IFPPI/5/MACCHANGE_TRAPINFO: OID [OID] MAC address information: [OCTET]. MAC地址发生了变化。 告警属性 告警ID 告警级别

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提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。 药物研发 提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ，支撑药企高效地开展药物研发工作。 医疗智能体 将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。 产品优势

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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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编码发生器 功能简介 编码发生器是一种用于生成一定长度的随机编码的工具。这些编码通常由数字、字母或符号组成，具有一定的随机性和唯一性，可以用于各种需要标识唯一性的场合，如订单号、会员号、优惠券码等。 编码发生器可以根据不同的需求和规则生成不同类型的编码，如固定长度、可变长度、指定

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确保真实性 申请材料所有内容真实、准确，提供客户确认SOW真实举证材料。 父主题： SOW（项目工作说明书）注意事项

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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问答模型训练（可选） 为了让 问答机器人 更加智能，回答更加准确，您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试，在匹配问题的返回结果中，按相似度得分进行倒序排序，正确匹配的问题出现在前一、三、五位中的占比将作为衡量模型效果的指标，数值越高代表模型效果越好。

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别等等。 课程知识图谱、学生能力画像(多级钻取)、自适应测验、自适应个性学习、自动学习路径等功能，依据 MapReduce服务 进行海量数据抓取和分析，使用已经训练的学生模型匹配，然后给出最后的推荐学习建议和学习路径，以及学生结业后的360度全方位画像。 技术特点 平台支持国内多种直

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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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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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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 AI开发的基本流程通

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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平台通过移动互联、 区块链 等技术优化管理引擎，具备技术开放、标准规范的平台接口，便捷接入软硬件环境来保障教育信息分层传递和教育场景动态实现，让教育平台成为有机整体，体现出育人功能。平台最终夯实教育信息化的基石，成为集成商应用整合的利器。 教育大数据平台：平台解决垂直应用与纵向应用系

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训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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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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调用数学规划求解器服务 输入准备 调用服务 查询结果 父主题： 使用Postman调试API接口

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数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

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成快速户型图生成 户型图部件自动识别：利用深度学习技术，自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校：利用比例尺生成3D真实世界坐标点，呈现精准户型 图2 户型图 硬装、柜体智能布置 自动化精装设计：基于AI和大数据，通过深度学习16.3亿图纸方案，实现精装方案自动设计.

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