什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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城市智能体使能服务可以提供哪些服务？ 面向智慧供热场景，提供智慧供热平台部署与实施服务、AI调控及监管模型优化服务、运维与保障等服务；面向时空底座构建场景，提供3D数据采集、3D模型重建及优化、遥感影像解译模型优化等服务。 父主题： 关于服务咨询

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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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城市园区室外三维模型生产 城市园区室外三维模型生产，主要适用于1万张照片以内的小规模数据及人工刺点处理等。数据处理方式采用常规流程。 本章节提供了一个城市园区室外三维模型生产的样例，介绍从新建工程到三维建模效果完成，帮助您快速熟悉实景三维建模开发的使用过程。 开始使用样例前，请仔

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Service，IMS）， 云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ）等。 OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源，例如MapReduce服务 （MapReduce Service， MRS ），机器学习服务 （Machine Learning Service，MLS）等。

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结果，使能业务闭环。 政务12345热线 智能流程机器人产品规划设计与安装实施服务 提供智能流程机器人部署方案设计、完成该算法的集成实施，并指导上层应用完成算法API调用。 自动报销、业务流程自动化 智能问答机器人问答实例开发服务-基础版 梳理客户最终确认的流程需求并完成方案设计

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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概述 FPGA加速云服务器（FPGA Accelerated Cloud Server, FA CS ）提供FPGA开发和使用的工具及环境，让用户方便地开发FPGA加速器和部署基于FPGA加速的业务，为您提供易用、经济、敏捷和安全的FPGA云服务。 FPGA加速云服务器包括两类： 高性能架构

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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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政党机关网站开办审核/资格复核表申请表》一并提交给IDC企业扫描上传，相关信息资料请到“中国机构编制网政党机关网站审核管理平台”下载使用并学习有关文件，网址：http://wzsh.scopsr.gov.cn/,接入商可以在主办单位区域多个附件上传，或者使用拼接的形式。 主体负责

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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”菜单。 选择“ 知识管理 > 实体管理 ”。单击“新增”，选择“一般实体”。 填写“名称”，并依次单击“新增”，为该实体添加枚举值和枚举值的同义表述，单击“保存”。 单击右上角的测试实体，在对话框窗口中输入您设置的枚举值或同义表述，如果AI机器人返回

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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新建对话回复节点 在机器人与用户的对话流程中，完成处理节点后，您需要配置回复节点，用来表示机器人回复用户的内容。您可以插入变量或者槽位，编辑回复术语。对话流程的终结节点，必须以回复节点结束。 在左上角节点列表中，拖拽“对话回复”节点到中间空白区域，同时界面右侧展开“对话回复”页签。

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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重新学习服务器 如果已完成进程白名单扩展，但仍然存在较多可信进程运行误报或您的服务器业务存在变更，您可以设置HSS重新学习服务器，校准HSS的应用进程情报数据，避免误报。 操作步骤 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 主机安全服务”，进入主机安全平台界面。

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策略名称：设置白名单策略的名称。 智能学习天数：请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数，会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”，添加智能学习服务器，如图4所示。 添加为智能学习的服务器，服务器

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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