查看风险 整体进度，选择【整体进度】标签，风险列表显示为总体进度百分条； 图1 整体进度 详细进展，选择【详细进展】标签，风险列表显示为最新进展的详细记录； 图2 最新进展 父主题： 风险管理

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风险管理 新建风险 查看风险 父主题： 项目管理

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新建风险 进入项目管理界面，选择风险管理，点击【新建】 图1 新建风险 编辑风险信息后点击【确定】 图2 新建风险 父主题： 风险管理

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风险检查 风险检查简介 主动检查 自定义规则 风险报告 自动检查

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风险报告 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“风险检查总览”。 点击右上角“下载”按钮可以下载风险检查报告，检查报告将总览和每个风险项按sheet页区分。 左侧导航树“风险检查维度”中选择一个维度，在风险项

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风险防范 我们强烈建议您： 在.hcloud目录及其子目录和文件上配置适当的文件系统权限，仅限授权用户访问。 在使用敏感变量时对变量值进行加密，以防止敏感信息泄露。 尽可能使用临时认证凭据以降低认证凭据泄露时带来的风险。 父主题： 安全

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风险中心 稽查风险体检 单击导航栏“ 风险中心 ”下面的稽查风险可以看到所有已生成的体检报告 图1 稽查风险 如果没有报告，单击“立即检测 ”，选择要生成报告的年度 ，单击开始检测报告过10-15分钟就会自动生成： 图2 立即检测 图3 稽查风险检测1 图4 稽查风险检测2 报告

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风险预防 基线检查 漏洞管理 查看/导出应急漏洞公告 策略管理

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风险操作 风险操作位于代码组详情中的“设置 > 风险操作”。 代码组所有成员均可查看，但是仅支持项目管理员或代码组所有者修改。 目前有如下操作： 删除代码组：删除代码组将导致所有子代码组和资源被删除。删除的代码组无法复原。您只能删除一次，并且无法恢复，请再三确认！ 更改代码组名称

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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。

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使用风险检查和风险报告下载 进入“优化顾问”的“风险检查总览”页面，单击“检查”或“选择账号”，即可开始。 检查完成之后，单击页面右上角“下载”按钮，可以将本次检查结果保存至本地。 在“风险检查维度”页面的各个维度下，可对各个检查项进行单独检查，并且风险项支持单个检查内容详情下载。

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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

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查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务，并启动任务。 座席处于空闲态，预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心，输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果，可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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创建风险 单击“确定”，风险创建成功后，如图3所示。 图3 新建的风险 反馈风险措施（自动识别和人工创建的风险均可操作）。 如图4所示，在“风险管理”页面中，单击风险“风险措施”列的“待反馈”，弹出的“风险措施”页面。 图4 进入反馈风险措施 如图5所示，在“风险措施”页面，输入风险措施，上传附件。

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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