模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。

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模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。

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图4 研讨互动智慧教室 智慧教室结合不同的空间建设类型，涵盖如下子系统模块： 录播巡课及资源点播系统：实现常课堂授课过程的常态化录制和积累，在录制的同时支持教学督导员及管理者在线实时巡课、历史巡课，并对课堂进行评价； AI录播视频智能分析系统：依托边缘计算节点实现无感考勤、知识点提

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eepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。Accel

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以及科研创新合作。但目前行业企业大多数均未关注、参与，投入的资源远远不足，工业软件人才培养面临挑战，急需产教融合联合培养。 高教：没有专门的工业软件专业，特软学院建设重点在工业软件领域的较少，需要行业背景的场景、课题，需要校企合作； 职教：工业软件专业建设刚起步，人才培养定位不清

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方案概述 随着国内产教融合模式的逐步推进与实施，高校现行的人才培养体系已逐渐落后，人才培养方案的升级迫在眉睫。然而，高校在产业技术和解决方案的方面参与相对有限，难以迅速将主流的技术与产业解决方案融入现有的人才培养体系，阻碍了产教融合的快速落地。 与此同时，IT培训机构在过去二十年

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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人才培养：国内首个将智慧校园和泛计算机学科人才培养融合为一体的解决方案，同时也是以建设专业标准、课程标准以及配套教学资源、案例为建设目的的人才培养综合服务解决方案。 图2 人才培养方案架构 方案优势 金智教育智慧校园解决方案，解决高校信息化稳定、安全、服务可持续发展问题。 金智教育新工科人才培养解决方案，解决高校新工科专业建设问题。

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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 支持对接多个数据参

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内容审核-图像 内容审核-图像有以下应用场景： 视频直播 在互动直播场景中，成千上万个房间并发直播，人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力，可对所有房间内容实时监控，识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：视频直播响应速度小于0

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仅创建图谱版本时，进行知识融合的图谱版本可进行验证操作。 配置知识融合后，如果存在被融合的实体，“版本验证”页面有随机采样的部分融合样例。如果不存在被融合的实体，“版本验证”页面就没有融合样例。 图2 版本验证 在“随机验证”页面，针对随机采样的部分融合样例，您如果认可融合的结果，单击，如果不认可，单击。

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动产业发展，基于华为在ICT产业和技术的先进优势，以云+网+应用模式，联合多家合作伙伴基于云计算、大数据、人工智能等创新技术，为院校培养ICT教育人才提供实践云平台和相关服务，提供ICT行业各个技术方向的优质教学资源和高效实践环境及服务，打造产业协同、产教融合、产学合作的ICT人才新模式

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化管理提供数据支撑。 教育服务地图（客户：教育局信息中心）：面向社会提供地区公办中小学教育资源分布情况。游客可以查看到小学、初中、高中、九年一贯制、完全中学学校在地图位置，学校概括信息、教师基本信息、学生基本信息、办学条件信息。 教师职业生涯发展（客户：教育局人事科）：以管理为重

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量，保证学生享受到高质量的素质教育课程，促进学生个性化全面发展。 家长侧：通过【华云趣学】小程序，在课前表达课程意愿，课中轻松选课报名，课后及时反馈意见和建议，深度参与课后服务的全过程，实现家校共育。 方案立足教育行政部门和学校具体需求，历时3年，在全国12省、21个地区，先后调

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组网规模最大支持2000节点 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 网络性能 VPC网络叠加容器网络，性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗 容器网络隔离 容器隧道网络模式：集群内部网络隔离策略，支持NetworkPolicy。 VPC网络模式：不支持

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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图1 建模方式融合1 图2 建模方式融合2 图3 建模方式融合3 自定义 sql 融合 选择来源表和目标表，目标表是基础层的表，要确保来源表的表结构表名称和目标表一一对应，填写融合的 sql 语句，保存完之后在列表页启动作业。 交换任务成功运行后，系统将根据融合配置将于数仓基础层用张业务表合并为一张宽表。

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据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点

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技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟

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高易用 学习成本 学习成本低，包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高，需要了解上百个调优参数。 支持数据源 云上：OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。 云下：自建数据库、MongoDB、Redis。 云上：OBS。

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