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 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。 提供医疗领域专业的预置资产，提升企业的效率。 内

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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 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行

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2xlarge.8的 弹性云服务器 ，不支持使用云平台提供的“远程登录”功能。请先使用MSTSC方式登录，然后自行安装VNC工具进行登录。 对于非g1.2xlarge.8的G1型弹性 云服务器 ，支持使用云平台提供的“远程登录”功能，具体操作请参见远程登录（VNC方式）。 使用公共镜像创建的G1型弹

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学生可以在右侧下拉栏内选择“所有课程”、“我关注的”、“正在学的”、“已完成”四种状态找到对应的课程。 选择课堂，即可查看课堂的详细内容。 教学课程 是老师进行教学任务的主要入口。 作业 为该课堂所有作业的归集入口，可以查看待提交和已经提交的作业。 实验 是该课堂所有实验相关内容的归集入口。 考试 是该课堂相关测验的入口。

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。 函数工作流 的函数允许访问公网，视为“不合规” 部署在VPC中的函数默认是和外网隔离开的，用户可以将函数绑定VPC，并且不添加公网NAT网关。 stopped-ecs-date-diff 关机状态的E CS 未进行任意操作的时间检查 ecs 启用此规则可根据您组织的标准检查华为云e

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图5 班级码 可对学⽣进⾏调动班级或移出班级等操作。 图6 调动/移除班级 单击“教研组管理”，通过对教研组内教师名单的管理，可以实现多名教师同时对⼀⻔课程和教学班的管理。 图7 教研组管理 进⼊管理界⾯后，可以添加教师、对教师进⾏班级分配和移除教师。 图8 添加教师 图9 分配班级

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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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场景特点：用户群体对开发工作的推进效率，敏捷度要求更高，需要高效的协作管理方式和更低开发成本。面临异地开发协同效率低、代码合并冲突频繁的难题。 适用场景：云端 代码托管服务 ，实现协同开发。多分支管理功能和合并请求功能，彻底解决代码合并冲突的难题。 高校教学 应用：高校教师与学生，学习与授课。 场景

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单击“新建配置”，参考下表设置配置参数。参数前面带*号的是必须设置的参数。 参数名称 参数说明 *配置项 输入配置项。 配置项为该配置的全局ID，在编码阶段通过配置项对配置进行索引及操作。建议采用类Java包命名方式（如cse.service.registry.address）的命名规则来保证配置项的可读性和唯一性。

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创建学生成绩管理对象模型 目的 通过创建一个“学生成绩管理”的对象，让您快速熟悉创建自定义对象、自定义字段，快速理解对象间的关联关系，及快速理解对象的结构和数据对象表。 场景描述 本示例以新建一个学生成绩管理对象为例，为您介绍对象间关联的相关内容。本示例中对象里的班级对象是通过L

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可以及时发现证照过期情况，保证证照的合法性和有效性。 外事出访 高校外事管理系统中的外事出访模块主要是为了管理和控制教师参加各种形式的出国访学、学术会议、访问学者等国际性活动的过程，包括出国前的申报、审批，出国过程中的信息公示和管理，以及返回后的总结和辅导。外事出访模块包括以下几个方面：

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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，解决各参与方的痛点，为各方带来对应的价值。 教育行政部门侧：教育行政部门可通过数据看板，实时掌握辖区以及各校课后服务的开展情况，实现安全、资金、资源及满意度的同步多级监管，降低管理风险。 学校侧：本地化的驻点服务团队基于学校的实际需求，提供课前、课中、课后全流程的跟踪服务，实现

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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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查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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