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社区管理 社区是企业为内部员工搭建的一个相互学习和交流的平台。 在学员端学员可以在其平台上发表文章，话题，也可以相互评论。 在管理端，管理员可以对员工发表的不规范文章，话题和评论进行删除。 图1 圈子管理 图2 文章管理 图3 问答管理 图4 话题管理 父主题： 运营
各个场景下Cloud VR解决方案的实际应用剖析，分析客户价值 本培训为线下面授形式，培训标准时长为1天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束，验收通过。 父主题： VR/AR
详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，在服务部署节点，单击“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。
门户布局：确定门户整体布局及首页展示组件，可自定义设置 知识库搭建 素材库搭建：创建素材库文件夹及子文件夹，设置可见范围；上传各类素材文件、课件及学习资料 管理员培训 产品培训：培训管理端基础功能 使用指南：分享管理端/学员端最新使用操作指南 产品更新：定期同步产品新功能同步 使用答疑：酷学院基础使用问题快捷答疑
横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作
实施步骤 平台账号开通流程 用户操作指南
开发者认证课程学习的形式是什么样的？ 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 开发者认证课程学习常见问题
模型训练 自动学习训练作业失败 父主题： 自动学习
模型发布 模型发布失败 父主题： 自动学习
准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题： 自动学习
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
文化建设 合规培训 培训方式：培训方式归属于数据字典管理，企业根据自己实际情况，制定对应的培训方式。 图1 培训方式 培训计划：制定培训计划，包括课程名称、培训时间、地点、培训讲师、培训对象等内容 图2 培训计划 培训管理：合规培训管理，是在培训当天参与人员名单表，及现场培训图及人员培训结果是否合格在线记录。
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的
端 物联网分享与研讨 生活中的物联网应用，研讨 本培训为线下面授形式，培训标准时长为1天，每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成 培训专业服务工作结束，验收通过。 父主题： 物联网
培训报表主要展示学员培训的数据，具体培训明细，可单击【培训报表详情】 操作路径：报表-业务报表-培训报表 图6 培训报表 父主题： 报表
操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将
项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标
征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语
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