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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企微 图2 电商模板示例 医疗行业 iPaaS 集成模板，帮助医疗机构将不同的临床和业务系统（如电子病历、病人管理系统、实验室信息管理系统等）进行集成，提升数据共享效率。典型的医疗行业集成模板包括： 药品管理系统集成：将药品库存、供应链和分发系统与医疗管理平台集成，确保药品管理的实时性与精确性。

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Notebook开发深度学习模型

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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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演练规划主要做什么？ 演练规划能够帮助演练管理人员对故障模式进行演练排期，管理演练进展，是故障模式能够通过演练进行实战检验的管理保障。 父主题： 韧性中心常见问题

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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API（医疗智能体平台） 项目管理 系统管理 数据管理 数据库管理 应用管理 资产市场 notebook开发环境 Nextflow接口

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该方案采用华为云基础设施和数据安全等能力，从底层芯片到顶层应用，全自主知识产权，为医疗机构提供了一个稳定、可靠、安全的平台，可以保证医疗数据的完整性、可用性和保密性，也可以实现跨区域、跨机构、跨平台的数据共享和协同。 方案结合智慧医疗的创新能力为医疗机构提供了一系列的智能化解决方案：例如智慧分导诊，智慧检

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Online快速开发、发布 WeLink 应用。 4-基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter 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。

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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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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关键KPI指标完成情况无法落实到人、随时跟踪、及时发现问题。业务难以围绕区域、行业、业务、时间等多维度深度分析，发现变化趋势，深度剖析问题，领导决策难以做到看图说话、读数决策。 解决方案 云基华海电子政务大数据平台，主要以各政府部门业务信息资源为核心基础，依托国家电子政务网，借助现有的各级政府数据共享

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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DIS对于从数据生产者快速移出数据，然后进行持续处理非常有用。以下是使用DIS的典型场景： 加速日志和数据传送获取：您无需等待批量处理数据，而是让数据生产者在生成数据后立即输入DIS数据通道，防止因数据生产者出现故障导致的数据损失。例如，系统和应用程序日志可以持续添加到数据通道并可在数秒内进行处理。

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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模型的低门槛、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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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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图解医疗智能体 AI药物研究 AI基因组研究

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应用场景 本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型，实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、 机器翻译 、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案，辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。

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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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瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件

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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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