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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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码、低码、流程、大屏、智能助手和高低码结合，全方位助力客户实现企业数字化转型。 图1 Astro低代码平台 表1 Astro低代码平台功能介绍 功能 功能描述 总览 Astro低代码平台总览页面，在总览页面可以从常用模板开始，体验您的自动化之旅，也可以学习Astro产品，为您的工作提速、增效。

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。 智慧调度平台 智慧调度平台可针对扬尘源（工地、停车场、商混站、砂石场等）和工业企业（基于用电数据）进行预警分析和实时调度。 智能决策中心 智能决策中心基于AI 演算分析中心和智慧调度平台提供污染源精细化排查调度、工业污染调控、交通污染调控、工地调控、抑尘车作业规划等服务。 使用准备

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Astro低代码平台总览页面，在总览页面可以从常用模板开始，体验您的自动化之旅，也可以学习Astro产品，为您的工作提速、增效。 Flow 自动化工作流，您的智能业务流程定制专家。 Canvas 可视化大屏，为您提供多端数据驾驶舱观感体验。更多介绍，请参见《Astro大屏应用 用户指南》。 Zero

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数据统计分析能力。 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

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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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 数据参与方使用数据

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小屏场景（移动端） 构建移动管理驾驶舱（为领导），随时随地对核心经营指标一目了然，发现问题，下达管理任务，确保业务运作；实现领导随行感知企业运行、获取关键信息，实时与委办单位互动、连接，建设基于移动终端之上的领导驾驶舱为中心的多屏指挥平台。移动驾驶舱集政务通讯录、政务日程、即时消

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功能架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据服务、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务、公共配置管理组成。 数据资产 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临

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管理者驾驶舱 管理者驾驶舱内置“研发效能评估报告”，帮助管理者整体掌握企业的研发效能情况，辅助管理决策驱动业务增长。 管理者驾驶舱只有管理员、企业高管、领域行管三种角色可以查看报表，管理员、领域行管可以管理自定义报表，角色与权限管理操作请参考权限设置。 图1 研发效能评估报告 表1

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项目经理驾驶舱 项目经理驾驶舱内置多个度量报告，帮助项目经理对项目交付全链路进行跟踪，跟进项目进度以及识别交付风险。 租户内的所有成员均可以进入项目经理驾驶舱，查看自己所参与项目相关的度量结果；管理员、领域行管可管理自定义报表。角色与权限管理操作请参考权限设置。 需求效率度量 度

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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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随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差

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语音辅助、风险预警，视频协同、学习推送 现场安全员/质量检核员 质量检核任务执行, 问题执行, 问题创建, 质量审核, 分析改进, 规范改进 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 语音辅助、风险预等，Al 辅助、视频协同、学习推送 项目助理/后台人员

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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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开发者驾驶舱 开发者驾驶舱内置“个人度量”报表，度量当前用户在所选时间段内的工作产出，量化开发者产出贡献，提升工作成就感，同时辅助开发者聚焦关注工作，提升工作效率。 租户内的所有成员均可以进入开发者驾驶舱查看系统报表，管理员、领域行管可管理自定义报表，角色与权限管理操作请参考权限设置。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 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

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业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，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 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。

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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