确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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已在“组态配置”页面创建设备。 已配置电价策略和PUE指标。具体操作请参见电价策略和电能配置。 操作步骤 选择“能效管理 > 能耗管理 > 能效分析”。 表1 场景说明 任务 说明 查看能效状态 查看各管理域的耗电量。 在左侧导航树中选择“根节点”，即可在右侧界面中展示各管理域的耗电量统计。

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作业运行成功后，CampusGo服务使用post请求将作业的运行结果，包括告警结构化数据和图片数据，以JSON数据流的形式输出到用户指定的Webhook URL。例如运行Webhook Service中的示例脚本，将接收到的Webhook消息写在与脚本同目录的post.txt文件中。算法输出的JSON结果示例如下，表示识别出视频中在指定区

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服务输出JSON数据流到DIS指定的通道，包括告警结构化数据和图片数据。从DIS获取数据请参见从DIS获取数据指南。算法输出的JSON结果示例如下，表示识别出视频中在指定区域有人入侵。

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查看分析结果 作业运行成功后，VIAS服务使用post请求将作业的运行结果，包括告警结构化数据和图片数据，以JSON数据流的形式输出到用户指定的Webhook URL。 例如运行Webhook Service中的示例脚本，将接收到的Webhook消息写在与脚本同目录的post.txt文件中。

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查看分析结果 服务输出JSON数据流到DIS指定的通道，包括告警结构化数据和图片数据。从DIS获取数据请参见从DIS获取数据指南。 算法输出的JSON结果示例如下，表示识别出视频中在指定区域有人入侵。 { "event_type":196609, "task_id

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提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。 药物研发 提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ，支撑药企高效地开展药物研发工作。医疗智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程，让药企能更快速高效地完成药物研发，节约研发成本。 产品优势

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察。经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 部署模型 模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，

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获取模型分析结果 功能介绍 获取模型分析结果。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/debug/simpleTask/rows 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:port/soft

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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查看应用关联分析结果 迁移中心会整理源端资源和应用间的关联关系，并且绘制技术架构图和应用依赖图，为后续迁移计划的制定和目的端架构设计提供帮助。 前提条件 已导入应用关联文件或导入工具采集结果。 查看技术架构图 在应用管理页面，单击应用框中的“技术架构图”，可以查看所有服务、微服务、资源的矩阵图。

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获取文件的分析结果 功能介绍 获取文件分析结果。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/debug/file/rows 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://ipaddr:port/softcomai/datalake/dataplan/v1

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分页显示查询分析结果 用户在查询分析日志时，查询分析结果内容过多会影响显示速度和查询体验。 云日志服务LTS 支持分页显示查询分析结果，可控制每次返回的日志数量。本文介绍查询结果和分析结果的分页方法。 分页方式 云日志服务的日志搜索和统计图表功能支持在查询分析语句中同时实现关键字查询和针对查询结果进行SQL分析。

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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发

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及批量解译，提供解译结果可视化展示以统计分析。 图20 面向业务场景的遥感影像在线单景智能解译 图21 面向业务场景的遥感影像在线批量（右）智能解译 图22 解译结果统计分析 父主题： PIE-Engine AI部署

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回收）时，可自行替换并继续运行，无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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AI演算分析中心操作说明 系统基于其强大的“以算代测”数据演算功能，提供目标区域网格化空气质量6+1 参数推断数据、小尺度溯源数据以及局部污染强度数据，同时实现目标区域全天候无盲点污染感知，并实时提供局部污染信息以及疑似污染源，实现微小时空尺度的污染感知和溯源。 污染空间推算 图1

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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine

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