关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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页面，“任务类型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务（基本信息）界面 配置基本信息。 任务名称：自定义任务名称。 主叫号码：选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务起止时间：任务开始时间和结束时间。 任务类型：选择预测外呼。从模板新建的外呼任

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必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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告警级别 设置告警级别，与告警模块级别相对应。 描述 输入任务描述。 维度列表 来自于指标的逻辑实体上的维度，选择异常检测需要对哪些维度做检测。 ALL维度列表 选择需要过滤的维度。 维度过滤设置 只关注维度部分取值时，可以设置该参数对维度取值进行过滤。 指标类型 指标的类型，针对指标的定义进行选择。

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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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QTT等协议传输数据到云端，并做数据清洗处理，便于后续做大数据分析和数据挖掘。 解决方案：华为云物联网平台支持安全可靠、低时延的连接，支持多种标准行业协议，将汽车采集的路况、车况、行驶行为等数据上传到云端，通过规则引擎和FunctionGraph做数据处理，可将数据存储在Infl

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按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。只要账户有充足的资金，就可以长期使用。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务。比如AR地图运行服务在某个现场AR营销活动中支持数字内容的展示和AR导航。 适用计费项 表1 适用计费项 服务 计费项 说明

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创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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实时预测作业必须选择训练FiBiNet模型的参与方计算节点发布的数据集。 创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 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

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在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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支持多个时间点的算法滚动预测，提前感知销量，提升整体时效，有效指导加工配送。 算法稳定，辅助人工预测，降低人力投入。 简单易用 Workflow流水线式交付，只需简单的操作，就可以自行对模型做迭代，并方便对多模型进行统一管理，让模型在各种场景上都具有扩展性。 定时预测：支持公有云部署模

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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删除批量预测作业 删除批量预测作业 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 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测

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编辑批量预测作业 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“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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max 是 String 差分隐私阈值下限最大值 dp.backpg.origin.num 是 String 差分隐私反向传播使用原始输出做梯度下降的记录条数 dp.output.threshold.adjust.num 是 String 差分隐私动态调整阈值的记录条数 dp.supply

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实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联； 真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求； 技术架构图 图2 部署架构图 方案通过华为云ELB做负载实现希维云访问高可用 通过E CS 服务器支持希维云产品部署及运行 通过OBS服务实现文件资源存储 通过iDME服务实现基础数据快速存储，并与其它工业软件进行数据交互

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fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。 annotation_output String 主动学习标注结果输出路径。 collect_rule String 样本收集规则

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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获取设备轨迹信息（API名称：getTrailList） 功能介绍 用于获取设备轨迹信息 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式 HTTPS地址

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