租户作为合作方参与联邦计算。若需启用区块链审计服务，请先完成启用区块链审计服务（可选）中发起方角色涉及的操作，再创建空间。 已发布区域：北京四、北京二 组建空间 计算节点管理 同一个空间中的用户，在使用 可信计算 服务时（联邦分析和联邦机器学习），需要部署计算节点，接入己方数据，作为

查看更多 →

分子属性预测 基于盘古药物分子大模型，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片，进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息，及配置相关参数。 输入方式：支持绘制分子、选择文件、手动输入。

查看更多 →

时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

查看更多 →

Step2 使用模型进行预测 模型建立完成后，使用已经保存好的模型和餐厅预测数据，可以预测销售额。 在算链页签的预置算链目录下， 双击打开销售销量预测， 如图9所示。 图9 销售销量预测 单击导航栏运行算链。运行过程需要几分钟，请耐心等待。当所有节点都变为绿色，表示算链运行成功，如图10所示。

查看更多 →

培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

查看更多 →

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

查看更多 →

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

查看更多 →

高性能纯国产底层求解能力：杉数科技成立近8年来，凭借定制化模型+算法求解能力，为大规模人工智能决策应用提供不可或缺的高效计算服务。 供应链端到端一体化服务：覆盖企业经营的完整链路，模块之间松耦合，数据驱动加算法支撑，为企业未来生意增长提供核心助力。 多行业多场景覆盖：覆盖零售、制造、能源、电力等行

查看更多 →

在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

查看更多 →

中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

查看更多 →

关联预测（link_prediction）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

查看更多 →

服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX

查看更多 →

预测的应用 用户开通预测功能后，可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，也可以根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。 查看预测数据 登录“成本中心”。 选择“成本洞察 > 成本分析”。 设置周期。 按月查看预测数据时，支持的周期为：当前月、+3M、+6M、+12M；

查看更多 →

传统管理偏重于一产，无法有效的实现一二三产全产业链的提质增效； 传统种植标准不一致，导致产品一致性、品牌营销层次不齐； 农业农村数据资源分散、信息孤岛、数据壁垒和共享机制不健全，“资源不清、管理无序”； 海量涉农数据缺乏强大的算力支持，对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源

查看更多 →

APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪：拓扑图中发现异常应用后，通过调用链一键下钻，代码问题根因清晰可见。 慢SQL分析：提供数据库、SQL语句的调用

查看更多 →

址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。 如果是从ModelArts console的预测页签进行的预测，由于console的网络链路的不同，此时要求请求体的大小不超过8MB。 处理方法 尽量避免请求体大小超限； 如果有高并发的大流量推理请求，请提工单联系专业服务支持。

查看更多 →

DC双链路负载混合云组网构建流程 本章节介绍通过企业路由器构建DC双链路负载混合云组网总体流程，流程说明如表1所示。 表1 构建DC双链路负载混合云组网流程说明(全球接入网关DGW） 步骤 说明 步骤一：创建云服务资源 创建1个企业路由器，构建一个同区域组网只需要1个企业路由器。

查看更多 →

创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

查看更多 →

体。 算链中的算子之间可以通过有向无环图（DAG）的形式组合，也可不与任何算子组合，一个算链可包含若干个DAG或零散算子。 在运行过程中，通过DAG形式组合的算子将严格按照DAG顺序调度运行，而未按DAG形式组合的算子则按照添加至算链的先后顺序运行。 MLS中的一个算链可转换成一

查看更多 →

/VPN。 企业路由器支持路由学习，能够自动进行路由信息的更新和同步，当网络拓扑变更时，能够自动收敛，无需手工配置、变更繁琐的路由条目。 多链路联动 企业路由器使用BGP路由协议，实现多个接入链路之间的联动，多链路可以做负载分担或者互为主备，单链路故障秒级切换，打造高可靠网络，保障业务的连续性。

查看更多 →

预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

查看更多 →