状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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带过滤的n_paths算法 3 执行子图算法 根据输入调整子图生成方式，在生成的子图上，执行特定算法。 商用 执行子图算法 2021年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线扩容图功能 图存储容量、计算能力或服务能力无法满足业务需求时，需要考虑对图进行扩容。 商用 扩容图 2 上线扩副本功能

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服务支持使用哪些算法对图进行分析？ 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图挖掘算法和图指标算法。 支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据

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会话的深度分析，将客户的评价反馈直观地展示。 评价反馈分析：以各类统计图呈现会话中的客户数据，支持自定义添加卡片。 图8 评价反馈分析 意图标签：容犀Copilot支持对各个场景业务下，不同类别的客户意图标签进行统一管理，并基于大模型给用户/会话打上对应的标签。 图9 意图标签

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pyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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Quantile digest函数 概述 Quantile digest（分位数摘要）是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用qdigest表示这种数据结构。 函数 merge(qdigest) → qdigest 描述：将所有输入的qdigest数据合并成一个qdigest。

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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Quantile digest函数 概述 Quantile digest（分位数摘要）是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用qdigest表示这种数据结构。 函数 merge(qdigest) → qdigest 描述：将所有输入的qdigest数据合并成一个qdigest。

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字段。 业务“0”中断：规格变更、配置更新采用滚动重启，双副本场景下业务0中断。 图3 数据库查询加速场景 向量检索 云搜索服务 支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 高效可靠：华为云向量检索引擎，提供优秀的搜索性能以及分布式容灾能力。

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定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths） 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths）是寻找图中任意两点之间满足条件的

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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开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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称为“spark-example”。 图1 创建资源 提交Spark作业 用户需要在数据开发模块中创建一个作业，通过作业的 DLI Spark节点提交Spark作业。 创建一个数据开发模块空作业，作业名称为“job_DLI_Spark”。 图2 创建作业 然后进入作业开发页面，拖动DLI

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。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景 场景描述 媒

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降低欺诈损失。 舆情&社会化聆听 通过对资讯传播、好友关系分析，识别大V及热点话题，分析传播的途径，增强舆情分析质量。 知识图谱应用 基于图引擎服务的知识图谱，融合各种异构异质数据，可以支持更大的规模以及更高的性能。 该场景能帮助您实现以下功能。 存储海量知识 融合各种异构异质数据，方便治理，规模可达千亿级。

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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具体的课程编号，支持模糊搜索 课程类别 已配置好的课程类别 学习状态 已完成 未完成 组织单元 用户的组织单元分类 单选或多选中课程学习记录后点击左上角“导出”按钮，弹出导出提示框（如下图），点击蓝色跳转“这里”可查看具体导出内容 图2 “课程学习记录”导出提示 父主题： 作业人员

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测

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PC、 区块链 等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方，动态构建 可信计算 空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接多

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