资产市场 资产市场简介 使用Variant Calling Based On NGS流程 使用Docking Summary流程 使用RNA-Seq Analysis Based on STAR流程 使用AutoGenome镜像 父主题： 用户指南（基因平台）

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技能市场 技能市场简介 在技能市场查找技能 预置商用技能 定制技能 购买技能

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在线服务预测时，如何提高预测速度？ 部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。

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插件市场 上传插件 添加插件评论 添加评论回复、回复评论回复 添加新评星 举报评论,举报回复 删除评论 删除回复 查询插件列表 查询插件详细信息 查询插件评价 查询插件评星 查询插件分类 插件发布 获取插件检测结果 获取当前用户下的发布商列表 文件上传归一化 父主题： API

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技能市场 技能市场简介 在技能市场查找技能 购买技能

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数据市场 数据市场提供数据搜索、数据订阅等功能，帮助消费方快速、高效的找到有价值的数据。 订阅offer 登录 交换数据空间 官网。 单击“管理控制台”，进入交换数据空间控制台界面。 单击“我的空间”，在交换数据空间实例中，选择实例，单击实例卡片上的“连接器”。 然后选择连接器，单击

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资产市场 资产管理 资产收藏管理 供应商管理 父主题： API（ 医疗智能体 平台）

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插件市场 概述 创建插件 其他相关操作 插件状态 父主题： 采集管理

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工具市场 工具市场会按照场景分类展现各功能的工具卡片，目前支持以下类型： 通用场景：脚本管理、文件管理。 云服务场景：启动E CS 实例、关闭ECS实例、重启RDS实例、修改ECS非管理员密码、重启CCE工作负载。 软件部署：暂时为空。 日常巡检：暂时为空。 故障处理：清理磁盘空间。

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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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查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务，并启动任务。 座席处于空闲态，预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心，输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果，可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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针对有一定AI基础的AI初学者，ModelArts基于业界的主流引擎提供了预置算法，无需关注算法开发过程，直接使用预置算法对已有数据进行训练，并快速部署为服务。时序预测可针对时间序列数据进行预测。 本案例提供了一个访问流量预测的样例，帮助您快速熟悉使用ModelArts AI Gal

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教学市场 购买课程 购买习题库 购买沙箱实验 购买实验节点

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