示 模型的应用。 AutoML[6] 是降低机器学习应用程序中人力成本的一种有效方法，并且在超参数调整、 模型选择、神经体系结构搜索和特征工程方面都取得了令人鼓舞的成绩。 为了使更多 的人和组织能够充分利用其图结构数据，KDD Cup 2020 AutoML 赛道举办了针对 图结构数据的 AutoGraph 竞赛。在这一竞赛中，参与者应设计一个解决方案来自动 化进行图表示学习问题（无需 ，现在针对一般信息物理系统的攻 击行为也越来越多。比如 2016 年，美国机构的报告就指出，全年一共有 290 多次针 238 > 美团 2020 技术年货 对美国工业控制系统的攻击，覆盖了制造业、通讯、能源等多个行业。 攻击有很多种类型，先说比较常见的。如果系统联网，可以通过网络去侵入系统；即 使系统没有联网，那么还有一些方式方法，比如像“震网病毒”的例子，是通过 U 盘一层一层带进 启发。 图 2 KDD Cup 2020 Multimodalities Recall 比赛 TOP 10 榜单 赛题介绍与分析 题目概述 多模态召回赛题由阿里巴巴达摩院智能计算实验室发起并组织，关注电商行业中的多 模信息学习问题。2019 年，全世界线上电商营收额已经达到 3530 亿美元。据相关 预测，到 2022 年，总营收将增长至 6540 亿美元。大规模的营收和高速增长同时预

org/bitcoin.pdf]中没有直接引入blockchain的概念，而是以chain of block来描述一种数据结构。 Chain of block是指由多个区块通过哈希（hash）串联成一条链式结构的数据 组织方式。区块链则是采用多项技术交叉组合，维护管理这个chain of block 数据结构，形成一个不可篡改的分布式账本的综合技术领域。 区块链技术是一种在对等网络环境下，通过透明和可信规则，构建不可伪 新增节点 本章主要以星形组网和并行多组组网拓扑为例，指导您了解如下内容： 了解如何使用build_chain.sh创建多群组区块链安装包； 了解build_chain.sh创建的多群组区块链安装包目录组织形式； 学习如何启动该区块链节点，并通过日志查看各群组共识状态； 学习如何向各群组发送交易，并通过日志查看群组出块状态； 了解群组内节点管理，包括节点入网、退网等； 了解如何新建群组。 重要 build_chain io/zh_CN/latest/docs/WeBankBlockchain-Data- Stash/quickstart.html#id7]进行数据库配置，其中设置访问的数据源为“数据仓 库”数据库。 文件组织 节点使用scalable存储模式后，其数据目录内容如下： nodeX/data/groupX/block/Scalable/blocksDB/下分文件夹存储区块数 据。每个文件夹为独立的DB实例，用DB记录的首个块高来进行文件夹

org/bitcoin.pdf]中没有直接引入blockchain的概念，而是以chain of block来描述一种数据结构。 Chain of block是指由多个区块通过哈希（hash）串联成一条链式结构的数据 组织方式。区块链则是采用多项技术交叉组合，维护管理这个chain of block 数据结构，形成一个不可篡改的分布式账本的综合技术领域。 区块链技术是一种在对等网络环境下，通过透明和可信规则，构建不可伪 新增节点 本章主要以星形组网和并行多组组网拓扑为例，指导您了解如下内容： 了解如何使用build_chain.sh创建多群组区块链安装包； 了解build_chain.sh创建的多群组区块链安装包目录组织形式； 学习如何启动该区块链节点，并通过日志查看各群组共识状态； 学习如何向各群组发送交易，并通过日志查看群组出块状态； 了解群组内节点管理，包括节点入网、退网等； 了解如何新建群组。 重要 build_chain io/zh_CN/latest/docs/WeBankBlockchain-Data- Stash/quickstart.html#id7]进行数据库配置，其中设置访问的数据源为“数据仓 库”数据库。 文件组织 节点使用scalable存储模式后，其数据目录内容如下： nodeX/data/groupX/block/Scalable/blocksDB/下分文件夹存储区块数 据。每个文件夹为独立的DB实例，用DB记录的首个块高来进行文件夹

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