致远互联协同管理解决方案

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伙伴方案
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    机器学习温度控制 更多内容
  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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  • 产品部署环境

    热插拔硬盘及电源模块必须等到冷却才能触碰。 机器没有使用时,保持机架前门及 服务器 里所有面板和元件紧闭, 以维持良好的冷却状态。 架设机架注意事项 环境操作温度(Ambient Operating Temperature) 若安装在密闭式或多组机架中,机架环境的环境操作温度可能会大过室内操作温度。因此,应考虑将

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  • ALM-4287373387 温度恢复正常

    ALM-4287373387 温度恢复正常 告警解释 ENTITYTRAP/4/ENTITYBRDTEMPRESUME:OID [OID] Temperature back to normal level.(Index=[INT1], EntryPhysicalIndex=[INT2]

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  • ALM-303046659 温度异常 140545

    EntityTrapFaultID 错误码。 对系统的影响 温度过低可能导致单板工作异常,影响业务。 可能原因 外界温度过低。 处理步骤 测量一下外界环境的实际温度,如果过低则需要使用空调、暖气等调节室温。 如果外界环境温度正常,则可能是低温门限值设置的过高,需要通过命令temperature threshold

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习简介

    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AI应用的低门槛、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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  • 概述

    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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  • ALM-303046796 温度过高告警

    251D-E触发该告警时“Temperature”表示的是触发该告警的温度阈值,而非AP的实际温度。 APID AP ID。 对系统的影响 表明当前AP温度超过了阈值。 如果阈值设置的不高,对业务没有影响。 如果阈值设置的较高,说明当前AP温度确实较高,可能导致AP器件工作异常,影响业务。

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  • ALM-303046797 温度过低告警

    ALM-303046797 温度过低告警 告警解释 WLAN/4/AP_TEMPERATURE_TOO_LOW:OID [OID] The AP's temperature is too low. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], Temperature=[INTEGER]℃

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  • ALM-135462923 单板温度严重告警

    实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因1:单板温度过高。 单板温度过高,可能导致单板复位。 单板温度过高,可能导致单板下电。 原因2:子卡温度偏高。

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  • ALM-3276800157 温度过低告警

    ALM-3276800157 温度过低告警 告警解释 WLAN/4/AP_TEMPERATURE_TOO_LOW:OID [OID] The AP's temperature is too low. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], Temperature=[INTEGER]℃

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  • ALM-135462925 单板温度越门限

    实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因2:暂不影响业务,但需要尽快降低单板温度。 可能原因 原因2:单板温度偏高。 处理步骤 原因2:单板温度偏高。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    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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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 创建问答机器人

    创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人,供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版,1路,14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号,并完成实名认证,账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台,在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 预置设备影子自动调节空调温度

    预置设备影子自动调节空调温度 场景说明 通过恒温控制系统,不论空调是否开机,都可以调整空调默认温度,待空调上电开机后,自动按默认温度调节。空调接入到物联网平台后,用户可以在应用侧或者设备接入控制台设置设备影子,将预置的温度通过设备影子下达属性修改给空调。空调收到修改属性的要求后,自动调节温度。 恒温空调产品开发

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  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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