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    ai 预测出现机率 更多内容
  • 新建预测外呼任务

    外呼接通率算法:通过控制呼损率、用户等待时间以及外呼接通率来动态调整分配到业务代表的呼叫数。 摘机率算法: 根据当前统计的摘机率进行预测外呼,对座席数及通话时长的跳变具有很快的收敛性,能有效的降低这种跳变带来的呼损。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC,选择“外呼任务 > 外呼任务管理”,进入管理任务界面。

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  • 时序预测

    ”。 预测长度:预测的样本数量,默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据,如果想通过模型预测未来1天的样本数据,因为按小时采集,所以为24条数据,那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度:保持默认值。 预测类型:取值说明如下所示。本次请选择“时空预测”。

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  • 服务预测

    服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout

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  • 实时预测

    实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • CPI预测

    CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配,精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片,进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式,分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列,输入框最多支持

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  • 修改外呼活动(v1)

    int True 预测外呼算法。 取值范围: 1:经验预测算法 2:座席利用率预测算法 3:外呼接通率预测算法 5:摘机率预测算法 10.4.2 expPredictParam Object False 经验预测算法的参数配置,predictMethod为1(经验预测算法)时,为True。

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  • 查询外呼活动详情

    predictMethod int 预测外呼算法。 取值范围: 1:经验预测算法 2:座席利用率预测算法 3:外呼接通率预测算法 5:摘机率预测算法 5.11.4.2 expPredictParam Object 经验预测算法的参数配置,predictMethod为1(经验预测算法)时,非空。 该对象的参数说明请参见表10。

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  • 新增外呼活动(v1)

    int True 预测外呼算法。 取值范围: 1:经验预测算法 2:座席利用率预测算法 3:外呼接通率预测算法 5:摘机率预测算法 10.4.2 expPredictParam Object False 经验预测算法的参数配置,predictMethod为1(经验预测算法)时,为True。

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  • 预测接口

    预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是 String

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  • 批量预测

    批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • 预测机制

    预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况,对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量,并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。由于预测是一种估计值,因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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  • 预测接口(排序)

    预测接口(排序) 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是

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  • 日常风险预测

    比较指标值和阈值的关系。 比较关系分为>、>=、<、<= 2)智能预测:一种趋势预测方式,根据输入,基于算法预测未来容量趋势。 预测趋势:基于预测算法,根据参考时间段内(过去一个月)的容量趋势,预测未来7天的容量趋势; 风险实例:参考时间段内的容量和预测时间段内的容量,任何一个满足安全阈值,就认为是风险实例,会被输出到风险结果中。

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  • 服务预测失败

    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

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  • 预测的应用

    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;

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  • 关联预测(link

    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

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  • 发起联邦预测

    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

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  • 分子属性预测

    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。

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  • 在线服务预测时,如何提高预测速度?

    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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  • 修改外呼活动(v2)

    int True 预测外呼算法。 取值范围: 1:经验预测算法 2:座席利用率预测算法 3:外呼接通率预测算法 5:摘机率预测算法 11.4.2 expPredictParam Object False 经验预测算法的参数配置,predictMethod为1(经验预测算法)时,为True。

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  • 新增外呼活动(v2)

    int True 预测外呼算法。 取值范围: 1:经验预测算法 2:座席利用率预测算法 3:外呼接通率预测算法 5:摘机率预测算法 11.4.2 expPredictParam Object False 经验预测算法的参数配置,predictMethod为1(经验预测算法)时,为True。

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