重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置，选择活动时间段。 配置容量阈

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根据维保项目的维保类型，生成不同类型的维保任务，同一类型的多个维保项目生成在一张维保任务单中； 时间计划中的“首轮计划日期”更新后，再次发布时会清理掉当前日之后的维保任务，重新发布当前日之后的维保任务； 资产台账在库，则发布非在线的维保基准，在线则发布所有的维保基准；资产台账不能同时在库和在

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预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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资产维保基准 【功能说明】 用户按照资产设备来维护维保基准 【操作说明】 新增维保基准：选择资产设备 -> 单击“新增”按钮 -> 输入维保基准信息 -> 单击“保存”按钮； 条码打印/挂载[子资产]/维保任务发布：参考3.5.4资产台账【操作说明】：条码打印/挂载[子资产]/维保任务发布；

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的准确性）。 边缘AP 系统分析每个AP上的接入用户行为（是否存在游牧人员短暂接入网络，又迅速离开），识别处于Wi-Fi网络覆盖边缘区域的AP为边缘AP。 重保AP 对于需重点保障网络体验的区域（比如总裁办公室、VIP会议室等），可把此区域内AP添加为重保AP。 单击“重保AP”

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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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选项型：选择维保结果/数值型：输入维保值回车，系统自动判定维保结果，输入非必填维保信息：维保工时、是否停机、停机时间、异常记录 -> 单击“保存”按钮，临时维保作业完成； 图1 维保类型 上传维保图片/报修/上传故障图片/申请备件/更换备件/全OK/全NG/全清空：参考计划维保执行； 图2 维保执行

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维保任务列表：双击统计看板中的明细行，或单击维保日历，进入维保任务列表界面； 图3 维保任务列表 维保执行：双击维保任务列表明细，进入维保执行界面 -> 单击“开始维保”按钮，更新维保单状态为“执行中” -> 输入维保工时，选择是否停机，输入停机时间、异常记录 -> 选项型：选择维保结果/数值型：输入维保值判定维保结果、上传维保图片、更换配件

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Gallery中，选择“资产集市>算法”页签，在搜索框中输入“时序预测-time_series_v2”，查找对应的算法。 单击算法链接进入算法详情页，单击右侧的“订阅”，根据界面提示完成算法订阅。 此算法由ModelArts官方提供，目前免费开放。订阅算法完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。

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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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能及时对生产计划进行调整，大幅提升单日生产产能 安全检查执行率100%，安全隐患处理完成率100%。 环保设备全部纳入监控范围，避免环保投诉 设备异常预计毫秒级上报，实现设备全面运维管理。 设备维保数据实时保存，可随时查看维保日志。 员工工资当天即可核算完成。 场景二：汽配行业 客户的痛点： 需手工管理生产过程数据

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智能派工：结合客户位置、服务类型、人员技能等进行智能派工。 IoT 连接：集成IOT，以数据驱动的维保工单触发和预测性维保 。 AR 应用：集成 webRTC 和 AR技术的远程协助，提升现场问题解决率 。 数据和AI ：数据洞察分析，基于算法模型的诊断建议（故障/配件等）。 图2 部署架构图 方案集成华为云RDS、D CS

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使用容量优化功能需开通企业支持计划。 容量优化功能包括日常风险预测（包含自定义风险分析与智能风险分析）与重保风险预测，只有被列入白名单的用户才能使用智能风险分析重保风险预测。您可以通过提交工单方式向我们提交白名单申请。 日常风险预测 重保风险预测 查看监控信息 容量报告

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体验为核心进行极简运维。 用户接入协议回放：将难以捉摸的网络接入过程层层打开，提供协议交互级别的精细化分析，对接入问题直接给出根因和修复建议，轻松排障。 瞄准Wi-Fi网络的“漫游易掉线、容量有压抑、覆盖有漏洞、同频易干扰”四大业界难题，提供业界领先的预测性智能调优，实现网络自愈自优。

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特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）。这些类别，对应到后面的特征选择、算法推荐，会有不同的策略，有效提升模型的构建效率。

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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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查看多对多运行结果。 如果是多受体对多配体，打开作业结果页面可以看到结合能二维矩阵，支持分别按照靶点和小分子进行排序。 图4 查看结果（1） 查看一对多运行结果。 单击受体结合能框，跳转到单受体对多配体的结果表页面，可以下载全量及单条CPI预测结果。 如果需要下载多个结果，可以选择结果后，单击左上角

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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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AR651W 基础版Max 基础维保*3年+远程支持 基础4G版 基础维保*1年（4G版）+远程支持 基础4G版Max 基础维保*3年（4G版）+远程支持 增强版 基础维保*1年+现场安装 增强版Max 基础维保*3年+现场安装 增强4G版 基础维保*1年（4G版）+现场安装 增强4G版Max

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单击“按类型统计IT设备数量”每个统计维度右上角的，可以进入相应的资产报表统计页面。 单击“IT设备维保剩余周期”或“IT设备剩余生命周期”每个统计维度后面的数字，可以进入相应的资产报表统计页面。 如果修改了设备的“维保到期时间”、“上线时间”和“使用年限”，则IT设备中，按维保剩余期限和

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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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