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超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新，两周内气象预测准确率超85%，两天内气象预测准确率超95%（5*5km） 数据源丰富：解决方案聚焦三农领域深耕7年，拥有超过30年的历史遥感影像以及气候数据，能够解决政府、种植主体等的需求，推动乡村振兴

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，弹出“分解子需求”窗口。 填写子需求的信息。 单击图标，可以展开及配置更多信息。 单击“确定”，分解成功。 需求分解后，IR的状态会自动卷积US的状态。 US支持复制新建，不支持再分解。 父主题： 研发需求（IR/US）

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均告警准确率随着时间推移逐渐下降，低于项目验收标准，难以为客户带来实际业务价值的问题。因此华为云推出行业AI辅助运营服务解决方案，提供辅助运营方案设计、算法API对接指导、算法迭代优化、AI新算法需求识别、现网问题定位及解决、定期输出运营周报/月报等关键能力，协助客户提高算法的周

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每日大量的问询需求进入政务系统中，根据系统架构不同，用户可以构建专有的 自然语言处理 分类模型，将问询需求分发到对应的部门，显著提高工作效率。 特点：构建专有的自然语言处理分类模型，将大量的政务询问分发到对应的部门，显著提高工作效率。 优势：针对场景领域提供预训练模型，效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型

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什么是江苏省ICP备案真实性核验工作新要求？ 为深入推进网络实名，切实提高江苏省网站备案信息准确率，严厉打击冒用他人信息进行网站备案的行为，江苏省通信管理局决定在坚持落实《工业和信息化部关于进一步落实网站备案信息真实性核验工作方案（试行）》（工信部电管〔2010〕64号）要求的基

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当先水平的新兴战略产业。但因为光伏产业涉及多个环节，从原材料到生产、安装、运维等，每个环节都有不同的挑战。如何实现供应链的整合，降低成本和提高效率，是行业发展的一个痛点。 从该行业公司的个体来看，行业的高速发展，必然伴随公司业务的快速发展和环境变化，交易场景变得越来越复杂。为了满

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分类别。取值范围为0~1。 0.8 增量训练版本 用户可以在之前训练成功的版本中，自主选择精度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值

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自定义状态流支持编辑或执行。用户可根据业务需要切换并执行不同状态流。 研发需求切换到自定义状态流，状态卷积规则会自动失效，只有当研发需求的所有类型工作项都执行系统状态流时，卷积规则才会恢复。 选择“Bug(缺陷)”工作项，单击“状态流”。 单击“编辑状态流”按钮，显示“缺陷(Bu

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自定义状态流支持编辑或执行。用户可根据业务需要切换并执行不同状态流。 研发需求切换到自定义状态流，状态卷积规则会自动失效，只有当研发需求的所有类型工作项都执行系统状态流时，卷积规则才会恢复。 选择“Bug(缺陷)”工作项，单击“状态流”。 单击“编辑状态流”按钮，显示“缺陷(Bu

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在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记

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概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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码业务建模、数据实时采集、工序防呆防错、智能统计分析等，帮助企业解决库存呆滞、人员效率低下、质量管控无法落地、工厂黑箱等业务痛点，帮助企业提高效率、提升质量、降低成本、保障交付，让数据创造价值！ 方案架构 图1 业务架构图 将制造业务管理与数字化深度融合，提炼管理与数字化结合的最

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的“归属项目”非本项目时，US的分解须在IR的“归属项目”中进行。 分解成功的IR和US还可在“研发需求”中查看、编辑，且IR的状态会自动卷积US的状态。 父主题： 原始需求（RR）

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配置IPD自运营/云服务类项目工作项的标签 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的模块类型 添加IPD自运营/云服务类项目工作项的工时类型 配置IPD自运营/云服务类项目的状态卷积自动化规则 配置IPD自运营/云服务类项目的通知规则 查看IPD自运营/云服务类项目工作项的导入导出记录 父主题： 管理IPD自运营/云服务类型项目需求

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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分类别。取值范围为0~1。 0.8 增量训练版本 用户可以在之前训练成功的版本中，自主选择精度最高的版本进行再训练，可以加快模型收敛速度，提高训练精度。 无 最大训练时长（分钟） 即最大训练时长，在该时长内若训练还未完成，则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出，建议使用较大值

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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partitions参数提高并行度 操作场景 Spark作业在执行shuffle类语句，包括group by、join等场景时，常常会出现数据倾斜的问题，导致作业任务执行缓慢。 该问题可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions提高shuffle read

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sql.statistics.percentile.accuracy 在生成等高直方图时百分位估计的准确率。该值越大意味着越准确。估计错误值可以通过（1.0 / 百分位估计的准确率）来得到。 10000 >=1 如果希望直方图可以在CBO中生效，需要满足下面的条件： spark.sql

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sql.statistics.percentile.accuracy 在生成等高直方图时百分位估计的准确率。该值越大意味着越准确。估计错误值可以通过（1.0 / 百分位估计的准确率）来得到。 10000 >=1 如果希望直方图可以在CBO中生效，需要满足下面的条件： spark.sql

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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