供应链协同智能调度优化模型库 供应链企业多级仓储仿真建模能力 供应链库存裸仓评估：当供应链上有多个仓库可供选择，评估对比不同裸仓方案、给出评分和排序，支撑供应链上的裸仓选择决策。 裸仓坐标化建模，导入仓库基础长宽高、建筑约束等信息，得到月台配比、柱子密度等量化评估指标。 裸仓对比

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供应链云 采购管理 销售管理 信用管理 库存管理 组织间结算 条码管理 供应商协同 父主题： 实施步骤

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供应链物流 基于 区块链 服务，同时结合物联网技术，构建由生产商、仓储、物流商和客户作为参与方组成的协作联盟，将货物从生产，仓储、干线物流，经销商，本地物流一直到客户全流程信息的可信记录，解决了信息孤岛，信息流转不畅，信息缺乏透明度等行业问题。 行业现状及痛点 纸质单据 很多环节仍然

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某公司供应链需求分析 本实践将演示从OBS加载样例数据集到 GaussDB (DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集，已将数据集上传到

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某公司供应链需求分析 本实践将演示从OBS加载样例数据集到GaussDB(DWS) 集群中并查询数据的流程，从而向您展示GaussDB(DWS) 在数据分析场景中的多表分析与主题分析。 GaussDB(DWS) 已经预先生成了1GB的TPC-H-1x的标准数据集，已将数据集上传到

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可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交易安全保证等，FPGA云服务通过可编程的硬件加速技

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工业数据资产库设计 数据治理 知识库设计 IDS工业数据确权与交换试点 模具行业数据模型与标准 3C电子行业(PCBA)数据模型与标准 供应链数据治理及入湖开发 IDS可信数据空间 父主题： 工业数据处理基础工具链专题设计

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可按信用控制层级（业务组织、法人组织或集团）设置在相应信用等级下的信用检查规则、信用控制额度，实现批量授信。 信用评估模型：按用户定义个性评估模型； 评估模型可以选择不同的指标，系统自动带出上级指标； 评估模型支持指标分值、权重的设置。 信用评分：系统提供向导引导用户创建信用评分表； 信用评分表支持多人评分

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单击界面左下角的“异常检测模型测试”，弹出“异常检测模型测试”代码框，如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”，可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例，如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分，具体以实际打印结果为准。

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模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程，无需关注，下面会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”，进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程，这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程，本次不使用。

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模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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训练模型 特征和算法确定后，可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容，如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标，进行模型训练。 模型训练完成后，界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示： 0：标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”，可在“模型管理”界面查看打包好的模型，如图1所示。 图1 模型管理 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1

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发布模型 逻辑实体创建完成后，必须创建对应的物理实体，才可以发布逻辑模型。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据开发>数据建模”。 在左侧导航中，单击展开分层，选择一个分层。 在需要发布的逻辑实体对应的“操作”列下，单击>。 在“提示”对话框中单击“确认”。 在“确认”对话框中单击“确定”。

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模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面，如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明，如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题： KPI异常检测学件服务

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模型管理 模型管理简介 创建模型包 编辑模型包 上架模型包至AI市场 发布推理服务 模型包完整性校验 父主题： 用户指南

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是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： 模型训练

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模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度，范围为(0

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