赞奇超高清云工作站解决方案实践

约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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设计DAG 操作场景 合理的设计程序结构，可以优化执行效率。在程序编写过程中要尽量减少shuffle操作，合并窄依赖操作。 操作步骤 以“同行车判断”例子讲解DAG设计的思路。 数据格式：通过收费站时间、车牌号、收费站编号...... 逻辑：以下两种情况下判定这两辆车是同行车 如果两辆车都通过相同序列的收费站，

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标准设计 新建码表 新建数据标准 父主题： 数据架构

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依次新建更多的流程或子流程。一般需要设计L1~L3三层流程。第一层标识为L1层，第二层标识为L2层，第三层标识为L3。 示例如下： 图4 流程设计示例 导出流程 您可以将数据架构中已创建的流程导出到文件中。 在数据架构控制台，单击左侧导航树中的“流程设计”，进入流程设计页面。 单击流程列表上方

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流程设计 操作场景 使用设计组件，设计电子流的流程图，并为组件添加属性及监听器。 流程设计 流程申请单创建完成后，返回至申请单列表页面，单击操作列的“编辑”，进入流程编辑页面。 添加组件。 拖拽左侧列表中的组件至工作布。 单击画布中的组件，会显示快捷操作按钮，通过快捷按钮，也可以

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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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iDME设计服务 创建应用 登录应用设计态 日常管理应用 查看应用 父主题： 数据建模引擎

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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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分子优化（MO） 新建分子优化任务接口 查询分子优化任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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获取药物作业列表 功能介绍 获取药物作业列表。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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靶点化合物结合预测（CPI） 新建CPI任务接口 查询CPI任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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分子合成路径规划任务（MSP） 新建分子合成路径规划任务接口 查询分子合成路径规划任务 父主题： API（AI辅助药物设计）

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附录 状态码 错误码（ 医疗智能体 与盘古辅助制药平台） 错误码（AI辅助药物设计） 获取项目ID 配置OBS访问权限

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终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询服务的终端节点。 医疗智能体平台的终端节点如表1所示，药物设计、临床研究的终端节点如表2所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 终端节点（医疗智能体平台API） 区 域名 称 区域 终端节点（Endpoint）

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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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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从科技创新的角度来看，家用机器人在许多方面都具有创新性。 19. 它采用了人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉等一些最新的科技成果，并将这些技术应用于解决日常生活中的问题。 20. 除此之外，家用机器人还注重在设计和功能方面进行创新。它秉持“以人为本”的设计理念，注重用户体验的每一个细节。

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