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方案概述
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创建SMT产线和设备资产
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创建SMT产线和设备资产 场景说明 在完成SMT产线和设备模型构建后，用户可通过该模型，实例化创建对应的资产，包括工厂，产线，设备资产，发布资产后，结合前端管道作业输出的设备数据，可实时监控资产的运行状态。 操作步骤 创建SMT工厂资产 在左侧导航栏，选择“资产”，单击“新建资产” 输
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智能排班
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智能场景
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智能信息
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智能信息
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智能信息 计费方式 智能信息计费分为两部分：智能信息解析费用和智能信息通道（短信发送）费用。 按照智能信息解析、智能信息发送成功条数分别进行计费。 计费模式支持按需计费、套餐包。其中，套餐包分为按需套餐包和用尽即停套餐包，仅按需套餐包适用于智能信息。 提供给企业选择的类型，具体请参见表1。
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智能配置
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目标智能
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车辆智能
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智能信息
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智能信息 智能信息是通过手机终端增强技术和用户数据分析能力，以可交互的富媒体方式精准触达最终消费者，提供敏捷的内容开发服务和多种链接跳转手段，帮助企业客户实现用户增长等营销服务。 功能 图1 智能信息功能 核心功能 通过富媒体展示效果，可实现与用户应用交互、内容访问、信息查询、智能客服等实时互动。
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智能信息
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智能信息 计费方式 智能信息计费包括两部分：智能信息解析费用和智能信息通道（短信发送）费用。 按智能信息解析、智能信息发送成功条数分别进行计费，提供以下类型供企业选择： 智能信息 智能信息解析，企业使用已有短信发送通道， KooMessage 只做智能信息解析。 智能信息发送和解析-
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智能统计
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智能客服
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智能客服
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模型归档
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是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 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算法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： JupyterLab开发平台
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模型验证
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模型训练
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单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异
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模型管理
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模型仓库
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模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。
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训练模型
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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要
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训练模型
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请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model
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