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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得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 当前由于特征筛选算法限制，预测数据列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 表格数据集示例： 以银行存款预测数据集为例：根据预测人的年龄、工作类型、

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目，是一种针对结构化数据的模型自动训练应用，能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析，实现精确营销。也可应用于制造设备预测性维护，根据设备实时数据的分析，进行故障识别。 声音分类 声音分

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等方面的需求 提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题 适用场景 直播、边缘渲染加速、云游戏等 创新业务部署、传统业务上云、数据本地留存 园区视频分析、工业视觉、工业预测性维护等 智慧园区、智慧交通、智能制造等 网站加速、文件下载加速等内容加速

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操作和维护 操作界面 维护和升级

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品质参数维护 【功能说明】 维护产品的质量相关信息及检验项目 【操作步骤】 新增：单击“新增”按钮 -> 添加产品信息 -> 单击“保存”按钮；系统支持复制新增和右键批量新增； 修改：选择产品 -> 单击“修改”按钮 -> 修改产品信息 -> 单击“保存”按钮； 删除：选择产品 ->

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维护角色信息 前提条件 用户具有角色管理权限。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->用户权限”，打开角色管理页面。 在“角色”页签中，点击“新建”按钮，新增角色信息。 图1 新建角色 表1 角色信息输入说明 输入项 输入说明 角色名称 必填项，手动输入 角色编码

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-用户维护人员信息 所属组织 必填项，选择输入，可以在基础数据管理->组织管理中维护组织单元信息 行政区域信息 非必填项，选择输入，若没有相关位置信息，可以在“公共平台->系统配置->基础数据-> 位置”管理中维护位置信息。 客户 非必填项，选择输入，可以在客户管理中维护客户列表

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维护组织单元 前提条件 用户具有组织单元管理权限。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->基础数据”，打开组织单元页面。 在“组织单元”页签右侧，点击按钮，可通过“下载导入模板”与“导入”、“导出”按钮进行批量操作。 在组织单元页面，点击“新建”按钮，配置组织单元信息。

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维护常用旅客 员工可以维护因公、因私常用旅客，避免后续每次预订时需要多次录入旅客信息。 第一步：点击“我的”-“常用旅客”。 第二步：针对公务、个人业务分别新增常用旅客。 第三步：输入常用旅客的信息，并保存。（提示：需要进行国际差旅业务，请优先保存旅客英文姓名及护照信息） 第四步：支持常用旅客的修改和删除操作。

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维护系统信息 本小节主要介绍如何更新系统IP地址、更新系统时间、更新系统版本，以及如何重启系统、关闭系统、恢复出厂设置等，管理系统基本信息和状态。 前提条件 已获取“系统”模块管理权限。 管理系统地址 登录 堡垒机 系统。 选择“系统 > 系统维护 > 系统管理”，进入系统管理页面。

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例行维护 查看离线/未注册设备 查看网络健康度 查看用户认证情况 父主题： 维护宝典

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例行维护 SFS Turbo容量监控及告警 如果SFS Turbo HPC型文件系统存储空间被写满，会影响业务运行，您可以在CES 云监控服务 上监控SFS Turbo文件系统的容量使用情况，并创建告警规则，当容量使用率超过一定阈值，可以发送邮件、短信等告警到运维人员。当收到容量监控告警时，您需要及时清理SFS

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维护工序定义 新增工序组及工序，并发布。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有“工序定义”菜单栏目的操作权限。 注意事项 如果某工序组下配置了工序，则该工序组不能被删除。 步骤1：新增工序组 如果工序组配置了扩展属性，则在添加工序组数据时，除了填写表1中的参数，还需要填写扩展属性参数。

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维护构建任务 编辑源码构建任务 编辑软件包构建任务 启动构建任务 分支/tag构建 删除构建任务 父主题： 持续交付

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关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 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。 URI POST /ges/v1

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外呼接通率算法：通过控制呼损率、用户等待时间以及外呼接通率来动态调整分配到业务代表的呼叫数。 摘机率算法： 根据当前统计的摘机率进行预测外呼，对座席数及通话时长的跳变具有很快的收敛性，能有效的降低这种跳变带来的呼损。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“外呼任务 > 外呼任务管理”，进入管理任务界面。

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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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必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 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。

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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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