据需要执行以下步骤。 表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“”“资源统计/资源出租趋势分析”、“变压器电力分析”或“UPS电力分析”曲线图。 显示曲线图：使“资源统计/资源出租趋势分析

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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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自建消息通知服务成本高，接口使用复杂，学习曲线高，融于业务时间周期长。 稳定可靠 消息在多数据中心冗余，Topic支持透明迁移。消息推送失败，可以设置消息推送到SMN进行持久化。服务单节点故障，请求会自动迁移到可用节点。 关键业务使用对消息通知服务的稳定性和可靠性要求很高，需要解决消息不丢问题，并能提供多种措施保障业务的连续性。

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不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡，在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费，请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后，可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件（HDK）和应用开发套件（SDK），进行AEI（Accelerated

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折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。 拐点不透明度：设置拐点不透明度。 区域颜色：设置折线图中区域颜色。 数据标签：是否显示数据标签，支持设置标签颜色、前缀和后缀。

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折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。 拐点不透明度：设置拐点不透明度。 区域颜色：设置折线图中区域颜色。 数据标签：是否显示数据标签，支持设置标签颜色、前缀和后缀。

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折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸，取值范围0~100。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。 拐点不透明度：设置拐点不透明度。 区域颜色：设置折线图中区域颜色。 数据标签：是否显示数据标签，支持设置标签颜色、前缀和后缀。

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折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。 拐点不透明度：设置拐点不透明度。 区域颜色：设置折线图中区域颜色。 数据标签：是否显示数据标签，支持设置标签颜色、前缀和后缀。

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折线颜色：设置折线颜色，支持单色和渐变色。如果开启了阈值线，渐变会随着阈值线值变化。 折线不透明度：设置折线的不同透明度。 拐点尺寸：设置拐点尺寸。 拐点颜色：设置拐点显示的颜色。 拐点不透明度：设置拐点不透明度。 区域颜色：设置折线图中区域颜色。 数据标签：是否显示数据标签，支持设置标签颜色、前缀和后缀。

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处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这

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您通过IVR概览页面，可以从宏观角度去了解所选机器人流程整体运营情况。 前提条件 您必须具有“IVR分析 > IVR概览”的菜单权限。 您的租间需开启IVR分析特性、智能IVR特性。 被分析机器人流程在查询时间范围内存在通话记录。 操作步骤 您登录客户服务云，进入“IVR分析>IVR概览”界面。

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2020-07-30 AOM2.0版本上线。 Console 切换UI4.0。 2019-11-30 支持云服务监控功能：展示华为云各服务实例的历史性能数据曲线，了解云服务实例运行状况。 2019-11-13 日志采集规则修改：指定日志采集文件名时不受日志文件扩展名（.log、.trace和

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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： AI

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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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表1 设置曲线图展示参数 操作名称 说明 操作步骤 显示或隐藏曲线图 系统默认设置为显示所有曲线图。用户可根据实际需要设置显示或隐藏“出租率与客户发展趋势”、“系统客户价值迁移”曲线图。 显示曲线图：使“出租率与客户发展趋势”或“系统客户价值迁移”后面的按钮为状态。 隐藏曲线图：使“

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大小和颜色设置。 曲线图 应用示例：曲线图组件以折线或曲线形式展示多条数据变动趋势，方便您分析比较数据的变动情况。可按小时/天/月的周期进行数据统计和展示，例如，展示多个空压站房近7天每天的用电单耗。 图44 曲线图-1 添加组件：在左侧组件列表中，找到“曲线图”组件，将该组件拖到画布中。

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linear：变化曲线是一个线性linear 函数f(x) = f_0 +变化速率*x. cubic：变化曲线是一个三次变迁Cubical transition 函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D，约束梯度在开始和结束时必须为零. sinusoidal：变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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编辑关系 填写完信息，单击“保存”。 删除关系 右键单击关系曲线，选择“删除”，即可删除当前关系曲线。 选中关系曲线，使用快捷键“delete”也可删除当前关系曲线。 图8 删除关系 保存本体 本体的所有概念节点和关系曲线均编辑完成后，单击编辑界面右上角保存图标，或使用快捷键“ctrl

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请单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若设置的智能学习天数不够，不能完成机器的智能学习，或者策略学习的时间已超过设置的“智能学习天数”，仍然处于“学习中”状态。 请根据业务场景重新设置“智能学习天数”后，单击“重新学习”，重新对关联服务器进行智能学习。 若学习过程中，服务器处

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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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