天筹求解器服务简介 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。 父主题： 服务介绍

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说明 chainID string 链ID。 txHash []byte 交易哈希。 返回值 类型 说明 *common.RawMessage 根据交易ID查询交易详情需发送的消息。 error 构建成功返回类型为nil，反之返回error。 消息发送。 接口方法 QueryAction

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使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac

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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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安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host Security

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版本的决策表编辑器。 /：禁用或启用决策表。 ：删除决策表。当该按钮置灰时，表示不可删除，系统预置的决策表不可删除。 在决策表列表中，单击具体的决策表名称，可查看该决策表的详细信息。 表2 决策表详情页面说明 参数 参数说明 单击该按钮，可进入决策表的编辑器页签。如果决策表有多个

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Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 态势感知通过对多方面的安全数据的分析，为安全事件的处置决策提供依据，实时呈现完整的全网攻击态势。

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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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交易管理 微信支付设置 支付宝支付设置 父主题： 设置网站后台

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管理交易 管理优惠券 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包

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管理交易 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题： 待下线接口

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管理交易 管理客户账户 管理包年/包月订单 管理包年/包月资源 管理资源包 父主题： 待下线接口

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交易指引 代金券管理 云商店续费管理 发票管理 云商店退订管理 服务监管

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说明 chainID string 链名称。 txHash []byte 交易哈希。 返回值 类型 说明 *common.RawMessage 根据交易ID查询交易详情需发送的消息。 error 构建成功返回类型为nil，反之返回error。 消息发送。 接口方法 QueryAction

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利用交易ID查询交易详情 消息构建。 接口方法 QueryRawMessage.class public RawMessage buildTxRawMessage(String chainId, byte[] txHash) throws CryptoException 参数说明

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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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决策表”，单击表头后的，可对决策表进行排序，也可启用/禁用对策表。 图1 决策表管理 表1 “决策表管理”页签说明 参数名 参数说明 名称 决策表的名称。 在创建决策表时配置的名称。 标签 决策表的展示标签。 在创建决策表时配置的标签。 描述 决策表描述信息。 最后修改人 最近一次修改决策表的用户名。 最后修改时间

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删除系统预置决策表。 在决策表管理列表中，单击具体的决策表名称，可查看该决策表的详细信息。 表2 “BPM详情”页面说明 参数 参数说明 单击该按钮，可调测该决策表。 名称 决策表的名称，即在创建决策表时配置的名称。 是否启用 该决策表是否处于已启用状态。 版本 决策表的版本。如

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单击“保存”。 使用轻量化模型卡片 已添加“轻量化模型”卡片到角色桌面，并且已上传文件进行轻量化转换。如果您还没有进行轻量化转换，卡片内容为空。 您可以参见轻量化模型转换API，调用相应的API上传待轻量化转换的文件，查询轻量化转换的任务和下载轻量化文件。 在卡片左侧的列表中选

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推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

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推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

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