时序数据标注 时序数据标注介绍 管理任务 管理模板 管理标签组 附录 数据格式要求 父主题： 数据标注

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时序数据标注 前提条件 数据标注 父主题： 应用数据集

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CTS 追踪器追踪指定的OBS桶 cts 由于CTS只支持查询7天的审计事件，为了您事后审计、查询、分析等要求，启用CTS追踪器请配置OBS服务桶。 账号下的所有CTS追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” 云审计 服务管理控制台支持配置已开启的追踪器的OBS桶、LTS转储和配置已创建的追踪器关键事件操作通知。

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数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新数据标注，将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据进

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发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知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。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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功能简介 时序分析主页面分区和主要功能描述如下面图表所示。 时序分析页面 表1 页面分区说明 序号 区域 描述 1 时序探索导航栏 基于租户创建的资产模型提供资产数据的时序探索能力；基于租户在存储管理中每一个数据存储中配置的属性列表、提供了设备数据时序探索能力。 2 时间选择区

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针对原来存储中不存在的属性，则直接增加一个新属性并选择标签为“TRUE”。 2、设备的最新数据未保存到存储，可通过 设备时序探索中找不到设备 中的操作排查与解决。 父主题： 时序分析常见问题

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等等。 时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。 表2 时序分析 特点 描述 海量接入 海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储 列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询 基于时间多维度聚合，近实时分析查询 数据可视化

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 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联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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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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原始数据查看 在IoT数据分析服务时序分析功能中，核心功能之一就是图形化方式查看资产数据、或者设备数据的历史曲线。以查看资产数据历史曲线为例，在时序探索导航栏中选择“资产时序探索”页签，然后选择您所关注的资产属性，在图标分析区中选择“原始数据”，即可展示出资产属性数据的历史曲线，如下图所示。

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的这些特点，在海量历史数据中提供近实时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。 父主题： 时序分析简介

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设置折线图Y轴显示 设置采样间隔 在图表分析区，选择“聚合数据”后，可根据实际的分析场景设置不同的采样间隔时间，设置完成后，时序分析会返回所选属性按采样间隔时间做聚合计算后的取值结果，并做图表呈现。 图3 设置采样间隔 图表缩放 在图表分析区，当您需要时序数据做上卷下钻分析时，可以通过放大、缩小按钮或者在图表上选中指定区域放大来实现。

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设备时序探索中找不到设备 设备 ID 的显示区域为空，如下图： 可能的原因： 1、未添加 IoTDA 实时数据源（IoT 设备接入云服务）或者其它数据源，请参照“IoT数据分析> 用户指南> 数据源配置”添加数据源。 2、未创建数据管道，或者数据管道未运行，请参照“IoT数据分析>

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泰山2280服务器/Atlas500小站/AR502H。 支持工业网关，包括Linux 32位或Linux64位，支持容器级部署与进程级部署。 软件标准化 统一边缘节点软件框架，抽象屏蔽硬件接口，与硬件松耦合。除了推荐的系列化硬件之外，亦可对接通用服务器，支持边缘服务可插拔。 应用生态化

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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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自动刷新 自动刷新 当您需要对所选属性做最新固定长度时间窗的时序洞察分析时，可以用到自动刷新功能，开启自动刷新开关后每5秒自动刷新一次，并返回最新时序分析结果。 图1 自动刷新 父主题： 时序分析

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行项目，这个被复用的脚本、任务或项目被称为私有模板。 SRE 网络可靠性工程师。SRE起源于国外大型互联网公司，直接掌管着互联网公司的机器和服务，保证网站不宕机是他们的使命。SRE基本是从软件研发工程师转型，有很强的编程算法能力，同时具备系统管理员的技能，熟悉网络架构等，是一个要

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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