预测性维护 更多内容
  • 预测性维护功能

    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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  • 可维护性

    了新的查询条件而造成查询虚拟机列表失败。 API请求HTTP动词使用标准化且满足幂等 本条规则是Should类型的扩展规则,可提升API的可维护。 HTTP方法的需要符合幂等的约束,幂等的约束是指一次和多次请求某一个资源应该具有同样的副作用,单个资源操作,资源的标准CRUD操作对应的HTTP动词如表1所示。

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  • 可维护性

    维护 保证API日志采集的实时及完整 本条规则是MUST类型的基本规则,可保障API的可维护。 在采集API调用日志过程中,需要保证API日志的实时和完整,以提升API分析的精准度。 API日志在传递过程中,必须保证传递日志不会出现丢失。API日志总体丢失率小于0.5%。

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  • 智能边缘平台的主要使用场景

    智能边缘平台的主要使用场景 智能边缘平台主要应用于时延敏感型业务、带宽敏感型业务、安全和合规性要求高的业务等场景,包括但不局限于以下典型应用场景: 工业视觉场景 工业制造预测性维护场景 父主题: 基本概念

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  • 时序预测

    特征画像”内容。 特征画像的作用,就是对数据进行分析,把其中一些基本特征提取出来,如:周期、离散度、时序规律、最值、采样频率等,计算KPI曲线特点(包括周期、趋势、噪声、离散、随机等)。根据计算的曲线特点,判断KPI的大类别(毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模

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  • 服务预测

    服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout

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  • CPI预测

    CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配,精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片,进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式,分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列,输入框最多支持

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  • 实时预测

    实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • 实施步骤

    数字孪生—视觉管理功能 基础配置—模型管理功能 数字孪生—漫游路径功能 数字孪生—标签管理功能 数字孪生—调试工具功能 设备台账功能 设备备品备件功能 预测性维护功能 能源管理功能

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  • 预测接口

    预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是 String

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  • 批量预测

    批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • 预测机制

    不同的准确度范围具有不同的预测区间。华为云为您提供80%的预测区间,表示实际产生的成本数据有80%的概率会落在该预测区间内。预测区间的范围取决于您的历史支出波幅或波动,历史支出的一致和可预测越高,预测区间就越小。 预测的方法 华为云根据不同成本类型和计费模式特点,提供不同的预测机制。 对包

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  • 预测接口(排序)

    预测接口(排序) 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是

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  • 日常风险预测

    比较指标值和阈值的关系。 比较关系分为>、>=、<、<= 2)智能预测:一种趋势预测方式,根据输入,基于算法预测未来容量趋势。 预测趋势:基于预测算法,根据参考时间段内(过去一个月)的容量趋势,预测未来7天的容量趋势; 风险实例:参考时间段内的容量和预测时间段内的容量,任何一个满足安全阈值,就认为是风险实例,会被输出到风险结果中。

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  • 服务预测失败

    服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX

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  • 预测的应用

    创建重置周期为“每天”的预算时,不支持如下功能: 周期规划预算 基于成本和使用量的预测提醒 使用成本分组过滤成本和使用量范围 设置提醒阈值和接收提醒的联系人信息,单击“下一步”。 其中“提醒阈值”选择为“预测大于”。 示例:提醒阈值设置为预测大于80%的金额占比,表示预测金额大于预算金额的80%时,系统将会发送提醒。

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  • 关联预测(link

    关联预测(link_prediction)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

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  • 分子属性预测

    每个分子卡片上会展示相应分子序号与对应的参数QED、SaScore QED:代表分子的成药性。 SaScore:代表合成可及分数,旨在评估分子的合成难易程度。 聚类分析 目前分子属性预测返回的结果小分子数较多,无法进行批量分析,通过一些聚类的辅助方式能更好的选择分子。从每个类里挑选出一两个分子

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  • 发起联邦预测

    中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据,企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型,进一步优化模型预测的精确率,再创建新的联邦预测作业,产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题: 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

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  • 在线服务预测时,如何提高预测速度?

    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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  • 查看预测外呼

    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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