行调整。 图3 任务策略配置界面 表1 任务策略 算法分类 外呼策略属性 说明 经验预测 呼出速度 用于表达呼出快慢的预测因子阈值，系统根据经验模型计算。 建议针对不同的项目类型以及拨测结果，预测阈值根据不同的平均通话时长进行配置，100秒以下的项目建议配置成70，100~140

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据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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页面，导致验证失败。 解决办法：您可参照如何使用双因子认证？重新登录认证。 开启双因子的前提条件、约束与限制更多详情请参见安全配置章节中的“开启双因子认证”。 父主题： 安全配置

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对

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时序预测学件 创建项目 时序预测 父主题： 学件开发指南

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删除批量预测作业 删除批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测，查找待删除的作业，单击“删除”。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题： 批量预测

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编辑批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。

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在“故障影响”模块右侧，单击“新增影响应用”，弹出“新增影响应用”页面。 根据页面提示，设置新增的影响应用信息。 单击“确定”完成添加。 图1 新增影响应用 在主屏可以看到添加的应用，支持填写故障开始时间、恢复时间及故障描述。提交后该应用的状态会变为恢复状态。 受影响应用支持执

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开启双因子认证失败，怎么办？ 问题现象 在双因子认证列表下，没有待开启双因子认证的主机，怎么办？ 开启双因子认证后，不生效，怎么办？ 开启双因子认证失败，怎么办？ 可能原因 主机未开启防护。 开启双因子认证不会立即生效，需要等大约5分钟才生效。 Linux主机没有关闭“密钥对”登录方式。

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开启双因子认证失败，怎么办？ 问题现象 在双因子认证列表下，没有待开启双因子认证的主机。 开启双因子认证后，不生效。 开启双因子认证失败。 可能原因 主机未开启防护。 开启双因子认证不会立即生效，需要等大约5分钟才生效。 Linux主机没有关闭“密钥对”登录方式。 与“网防G01

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了解化学物质对ER信号通路的影响。0为AR无活性，1为AR有活性。数值在0~1之间。 结果解释：预测值的范围在0~1之间。 NR-AR-LBD： 雄激素受体配体结合区。0为AR-LBD无活性，1为AR-LBD有活性。数值在0~1之间。 结果解释：预测值的范围在0~1之间。 NR-AhR：

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联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API

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这些假设包括：业务交付的目标、涉及目标干系人、试图达到的影响。同时，影响地图沟通了两个层面的因果关系假设： 交付会带来角色行为的变化，产生影响。 一旦影响达成，相关的角色会对整体目标产生贡献。 影响地图的分层 是否可以将影响地图分层？ 答案是可以而且合理的。 建议计划两次会议：第

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创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和AI应用预测结果。 若预测成功，目录下有预测结果文件和AI应用预测结果；若预测失败，目录下只有预测结果文件。 预测结果文件：文件格式为“xxx.manifest”，里面包含文件路径、预测结果等信息。 AI应用预测结果输出： 当输入为

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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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