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    bp神经网络多维预测 更多内容
  • 分子属性预测作业管理

    分子属性预测作业管理 创建分子属性预测作业 查询分子属性预测作业详情 父主题: API(盘古辅助制药平台)

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  • 查询联邦预测作业列表

    查询联邦预测作业列表 功能介绍 查询联邦预测作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 成本规划与计划

    云支出是可变的,本质上很难预测,没有一种预测方法可以适用所有场景。 结合基于趋势(以历史支出作为输入)的预测和基于业务驱动因素(例如新业务上云或区域扩张)的预测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测,会参考不同的计费

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  • 启动BPM

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(BPM名称, BPM版本号, BPM中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 启动工作流

    * as bp from "bp"; //......(其他代码) const client = bp.newInstanceClient(); client.start(工作流名称, 工作流版本号, 工作流中定义的变量); 脚本样例如下: import * as bp from

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  • 查询分子属性预测作业详情

    查询分子属性预测作业详情 功能介绍 查询分子属性预测作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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  • IoTDA结合ModelArts实现预测分析

    务。 选择左侧导航栏“自动学习>前往新版>创建项目”,进入创建预测分析界面。 图3 预测分析 选择数据集、标签列(数据中预测结果的列,本示例中为str7),若没有数据集,可以单击“创建数据集”进行创建。 图4 创建预测分析 图5 创建数据集 当执行到服务部署时,选择资源池、AI应用及版本,单击“继续运行”。

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  • 提交排序任务API

    系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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  • 服务预测失败,报错APIG.XXXX

    0201”:“Request entity too large”。请减少预测请求内容后重试。 当使用API调用地址预测时,请求体的大小限制是12MB,超过12MB时,请求会被拦截。 使用ModelArts console的预测页签进行的预测,由于console的网络链路的不同,要求请求体的大小不超过8MB。

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  • 在线服务预测报错ModelArts.4503

    因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。数据从平台发送到服务,服务预测推理,再将结果返回的时间不超过限制,可以成功返回预测结果。当服务预测的时间过长或者频繁预测导致服务接收不过来请求,即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题: 服务预测请求内容过大时,会因数据处理慢

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  • 服务预测请求体大小限制是多少?

    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。

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  • 在线服务预测报错MR.0105

    在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面

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  • 在线服务预测报错ModelArts.4302

    在线服务预测报错ModelArts.4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景,以下主要介绍两种场景: "error_msg":

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  • 认证问题

    认证问题 个人用户能使用消息&短信服务吗? BP账户能使用消息&短信服务吗? IAM用户能使用消息&短信服务吗? 合作伙伴账号能使用短信服务吗? 消息&短信服务是否支持海外站点接入? 短信服务接入是否支持IP白名单?如何配置?

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  • 功能一:创建预测预算并接收告警

    功能一:创建预测预算并接收告警 客户可以针对每天、每月、每季度、每年的成本或使用量情况创建预算告警。 场景示例 客户需要创建一个弹性云服务的按需成本预测预算,每月预算金额为1200元,当预测金额高于预算金额的80%时发送预算告警。 创建预测预算时,必须先开通预测功能,具体操作请参见预测机制。

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  • 在线服务预测报错ModelArts.4206

    在线服务预测报错ModelArts.4206 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,报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行,ModelArts

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  • 在线服务预测报错DL.0105

    在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错 日志分析 ,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码

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  • 靶点化合物结合预测(CPI)

    靶点化合物结合预测(CPI) 新建CPI任务接口 查询CPI任务 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”

    killed by signal: Killed BP” 问题现象 训练作业日志运行出现如下报错:Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大,导致Dataloader进程退出。

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  • 方案概述

    源转化效果,驱动业绩增长 伙伴管理:将上游企业与下游经销商的业务连接起来,完成客户报备、联合跟进、销售预测、费用管理、培训赋能等业务经营,实现合作共赢。 销售管理:对线索的精细化管理、构建客户360°画像、落地标准化商机销售流程与预测,快速报价、销售预测与评价,实现线索到现金的完整业绩闭环;

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  • 按条件查询BPM对象

    请求示例 按条件查询BPM的实例。 GET https://AstroZero 域名 /u-route/baas/bp/v2.0/metadata/definitions?name=BP&active=false 响应示例 { "resCode": "0", "resMsg":

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