子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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构建程序 本案例提供了实现告警日志功能的程序包，用户可以下载（index.zip）、学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数，将示例代码包上传，如图1所示。创建过程请参考创建函数。 图1 创建函数 函数实现的功能是：将收到的日志事件数据进行分析，过滤白名单功能，对非法

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构建程序 本例提供了实现图片压缩功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（fss_examples_image_thumbnail.zip）（sha256校验包）学习使用。 创建程序包 本例使用Python语言实现图片压缩的功能，有关函数开发的过程请参考Python函数开

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构建程序 本案例提供了实现提取告警日志功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（fss_examples_logstore_warning.zip）学习使用。 创建功能函数 创建实现日志提取功能的函数，将示例代码包上传。创建过程请参考创建函数，运行时语言选择“Python2

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构建程序 本例提供了为文件加/解密的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以使用示例代码学习使用。 创建程序包 本例使用Java8语言实现加/解密的功能，有关函数开发的过程请参考Java函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。 图1 样例代码目录 其中Fi

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构建程序 本例提供了为图片打水印功能的程序包，使用空白模板创建函数，用户可以下载（watermark.zip）学习使用。 创建程序包 本例使用Python语言实现为图片打水印的功能，有关函数开发的过程请参考Python函数开发。本例不再介绍业务功能实现的代码，样例代码目录如图1所示。

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程序输出 代码片段描述 缩写 扩展内容 将表达式发送到标准输出 “print” print(my_expression) 父主题： 后缀片段

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数和操作符及高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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子程序 存储在数据库中的存储过程、函数、操作符和高级包等。当在数据库上建立好后，可以在其他程序中调用它们。 父主题： 声明语法

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关联预测算法（Link Prediction） 概述 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。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和AI应用预测结果。 若预测成功，目录下有预测结果文件和AI应用预测结果；若预测失败，目录下只有预测结果文件。 预测结果文件：文件格式为“xxx.manifest”，里面包含文件路径、预测结果等信息。 AI应用预测结果输出： 当输入为

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创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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融合不是一个必须的过程，对于例举的人口基本信息、概况信息等常用宽表，可用到融合，而如果仅公安临时需要人社、婚姻及教育局部分数据字段，可直接通过发布作业进行拼接。 应用开始构建的人口库模型， 将表物化到基础层、发布库。通过融合作业，讲前序产生的户籍、教育等标准表进行拼接，数据汇聚入人口概况宽表。再通过发布作业将概况宽表发布至发布库。

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多数企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练

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在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集 在“联邦预测”页面批量预测Tab

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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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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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修订记录 2024-01-31 第五次正式发布。 优化大屏展示全国人口变化规律章节。 2024-01-09 第四次正式发布。 优化大屏展示全国人口变化规律章节。 2023-11-16 第三次正式发布。 优化大屏展示全国人口变化规律章节。 2023-09-18 第二次正式发布。 2023-07-18

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多层感知机预测(PyTorch) 概述 使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。如果GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。 输入 参数 参数说明 train_url train_url为存储模型文

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