自然语言处理 NLP

Standard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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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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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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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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创建模型 创建版本 发布版本 创建图谱 智能一键构建图谱 普通配置构建图谱 准备图谱数据 配置数据源 配置图谱本体 配置信息抽取 配置知识映射 配置知识融合 配置图谱质检 融合验证 管理图谱 预览图谱 全量更新图谱 增量更新图谱 发布图谱版本 删除图谱版本 查看/修改本体 查看流水线

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如何全量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以全量更新图谱，即使用新的数据源更新知识图谱。 当图谱版本数量达到上限时，无法全量更新图谱。 前提条件 在全量更新知识图谱之前，如果您选择通过流水线配置构建新图谱，您需要提前创建用于组织新图谱信息结构的本体，方式如下： 方式一：控制台创建本体

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在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。

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台会对当前版本的知识图谱的知识质量和流水线构建进行评估，并生成质检报告，详见查看质检报告。 步骤10：生成图谱 在图谱流水线页面，单击右上角“生成图谱”，完成图谱的创建。 图13 生成图谱 跳至新建图谱“test”的详情页，查看图谱的状态，当图谱的“状态”由“运行中”变为“可用”后，即可单击“图谱预览”，预览图谱。

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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图谱版本管理简介 针对已创建的知识图谱，您可以对不同版本的图谱进行管理，还可以对图谱进行发布、删除等操作。 查看图谱详情 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击待查看的图谱卡片，进入图谱详情页面，可查看如下信息。 在线版本图谱 图谱应用 版本统计

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购买知识图谱 在创建知识图谱之前，需要购买图谱并选择图谱规格。 图谱规格分为体验版、标准版和高级版，详情请见图谱规格。 图谱规格 体验版图谱 图谱规模为一万边，最多能支撑12000实体和12000关系，数据量超过会被裁剪。 当前KG服务仅支持在控制台创建一次体验版图谱，即创建一次

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如何访问知识图谱 知识图谱服务提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台和基于HTTPS请求的API（Application programming interface）管理方式。 管理控制台方式 KG服务提供了简洁易用的管理控制台，包含配置数据源、图谱本体、信息抽取、知识映射、

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可单击“图谱预览”，预览图谱。 步骤11：图谱质检 登录KG服务管理控制台，单击左侧导航栏“我的图谱”，在“我的图谱”页面单击图谱“test”，进入图谱详情页。 在“图谱版本”页签，等待图谱运行完成，单击“更多”列的“查看质检报告”，进入“质检结果”页面。 图21 图谱质检

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功能区域 说明 1 图谱主视图 展示当前选择的实例图谱视图。 单击画布中的实例节点或关系线，右上角弹窗展示相关信息。如需查看更多，单击查看所有参数信息。 2 实例图谱选择框 切换展示不同的实例图谱视图，支持重命名和删除已有的实例图谱。 3 实例图谱操作项 展示实例图谱常用操作项。 添

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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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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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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