查询Scrum项目的工作项流转配置 功能介绍 查询Scrum项目的工作项流转配置 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v4/projects/{project_id}/issues/workflow/config 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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程，直接使用预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。时序预测可针对时间序列数据进行预测。 本案例提供了一个访问流量预测的样例，帮助您快速熟悉使用ModelArts AI Gallery算法训练的过程。此样例针对问流量数据cdn.csv，利用lstm预测得到接下来一个时间段内的结果。

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双方达成一致的业务保障目标，客户完成服务付款。 服务范围 本项目华为云 数据仓库 专家服务包括以下一项或多项内容： 华为云数据仓库产品咨询服务 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 数据仓库迁移方案设计与实施支持 基于华为云数据仓库平台的开发支持 本项目华为云数据仓库专家服务不包括以下内容： 应用程序改造、应用程序设计、数据库逻辑结构设计

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创建联邦预测作业 企业A单击“联邦预测 > 批量预测 > 创建”按钮，进入联邦预测作业的创建页面。企业A需要通过“算法类型”、“训练作业”等筛选条件可以找到用于预测的模型，点选使用的模型后单击“确定”按钮即完成联邦预测作业的创建。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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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客户服务云，选择“外呼任务 > 外呼任务管理”，进入管理任务界面。 单击“新建外呼任务”下拉项，选择系统自动外呼，进入新建系统自动

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对

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回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 分类

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业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可确保资源的持续使用，降低因资源欠费而导致的数据安全风险。 适用计费项 以下计费项支持包年/包月：

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，并参考预测值，识别按需成本异常飙升的场景，同时给出Top潜在根因。帮助客户及时识别异常，从而快速做出反应，以维持预期的成本支出。 商用 异常成本监控 2 成本和使用量预测 预测主要是基于客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

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测

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编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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