规则引擎 配置数据转发规则 导入导出规则 父主题： 设备集成指导

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规则引擎 创建规则 查询规则 批量删除规则 调试规则 删除规则 查询规则详情 修改规则 添加目标数据源 查询目标数据源列表 删除目标数据源 添加源数据源 查询源数据源列表 删除源数据源 父主题： 设备集成API

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规则引擎 创建规则引擎源端 创建规则引擎目的端 父主题： 设备集成API（V1）

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规则引擎 规则引擎介绍 数据转发流程 SQL语句 连通性测试 数据转发至华为云服务 数据转发至第三方应用 查看数据转发通道详情 数据转发积压策略配置 数据转发流控策略配置 设备联动

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发到设备侧，由端侧设备对平台下发的规则进行统一的管理和执行。 数据转发 数据转发无缝与华为云其他服务、第三方应用对接，实现设备数据的存储、计算、分析的全栈服务。 云服务访问授权 物联网平台支持与华为云其它云服务进行对接。首次创建对接到DIS服务、OBS服务、 Kafka服务、ROMA

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模型上传与加载 将您自定义的模型上传到对应的路径下，如CheckPoint模型、VAE模型和Lora模型。 图1 CheckPoint模型 图2 VAE模型 图3 Lora模型 上传完成后回到Stable-Diffusion WebUI界面重新加载模型后即可看到新增模型，加载需要较长时间请耐心等待。

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创建规则引擎源端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎源端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/sources 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id string

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创建规则引擎目的端 功能介绍 在ROMA Connect创建规则引擎目的端。 URI POST /v1/{project_id}/link/instances/{instance_id}/rules/destinations 表1 参数说明 名称 类型 是否必填 描述 project_id

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DCMM标准模型与等级 评估内容与等级 DCMM标准分析提炼出了组织数据管理的八大能力域，分别为数据战略， 数据治理 ，数据架构，数据标准，数据质量，数据安全，数据应用，以及数据生存周期；并对每项能力域进行了二级能力项（28个过程项）和发展等级的划分（5个等级）以及相关功能介绍和评定指标（445项指标）的制定。

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物联网平台支持与华为云其它服务进行对接。首先通过华为云管理控制台获取“访问密钥（AK）”和“加密访问密钥（SK）”，在界面上输入AK和SK完成物联网平台与华为云的对接；然后用户在购买华为云其它云服务后，通过规则引擎功能将物联网平台的数据转发到用户购买的其它服务，或通过规则引擎功能与华为云的SMN服务对接。

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在 工业互联网 平台应用架构中，CRM/ERP/PLM/MOM通常作为排程模型的数据源与排程需求的输入源系统，在模具排程的场景中，APS作为排程业务活动的应用模块，系统应用效果主要依赖以下要素: 工厂建模与实际的一致性，包括生产日历、产能、产品对应的BOM（模具BOM）与工艺路线、工艺约束关系（模具加工约束）等等；

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r）。 Kafka的主题是一个逻辑概念，分区与副本属于物理概念。下图通过消息的生产与消费流向，解释了Kafka的分区、副本与主题间的关系。 图1 Kafka消息流 Topic Topic即消息主题，是消息队列的一种发布与订阅消息的模型，消息的生产、消费及管理围绕着消息主题进行。生

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设备增删改查、设备状态管理、设备冻结/解冻、子设备管理等。 设备分组&标签 支持对设备进行分组或打标签，详细请参见群组与标签。 设备物模型定义 对设备进行物模型定义（Product Model），详细请参见产品模型。 设备影子 支持影子数据查询和影子设置，详细请参见设备影子。 OTA升级 支持对设备软固件进行升级，详细请参考OTA升级。

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IoT边缘作为物联网边缘“小脑”，在靠近物或数据源头的边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供计算和智能服务，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。 设备接入 物联网平台支持终端设备直接接入，也可以通过工业网关或者家庭网关接入；支持多网络接入、多协议接入、系列化

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对象/逻辑实体/属性等5层数据资产目录； 完成生产工艺领域核心数据概念模型、逻辑实体及逻辑模型设计； 完成核心数据数据标准设计，包含业务标准、技术标准等 基于所设计资产目录及模型，完成华为DGC平台元数据注册与使用验证。 父主题： 工业数据资产库设计

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模型验证 模型验证服务是什么含义？ 父主题： 常见问题

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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模型管理 在模型管理界面，可以将归档的模型，打包成模型包。 在菜单栏中，单击“模型管理”，进入“模型管理”界面。 单击界面右上角的“新建模型包”，弹出“新建模型包”对话框。 请根据实际情况，修改模型名称、模型版本、模型描述等信息，并勾选归档的学件模型“Learnware”。 单击

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模型验证 模型验证界面已经预置了模型验证服务，本次不使用，仅供参考。下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型验证界面操作。 单击菜单栏中的“模型验证”，进入模型验证界面。 可以看到预置的模型验证任务“hardisk-detect”。 单击“创建”，弹出如图1所示的对话框。

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其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列的“预测”，在新增的“AutoML模型预测”内容中，选择测试数据集test，运行代码框，查看模型预测结果，如图6所示。

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资产模型 创建资产模型 获取资产模型列表 获取资产模型详情 修改资产模型 删除资产模型 父主题： API列表

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