时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子生成、属性预测、生物活性预测和分子优化等20多个药物发现任务上均达到性能最优。 SPONGE 分子模拟是指利用计算机以原子水平的分子模型来模拟分子结构与行为，进而模

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物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模型在分子生成、属性预测、生物活性预测和分子优化等20多个药物发现任务上均达到性能最优。 SPONGE 分子模拟是指利用计算机以原子水平的分子模型来模拟分子结构与行为，进而模

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工程结构 工程的主要目录结构如下： 图1 工程目录结构 Main.java 为函数的主入口，在main函数中需要配置三个参数：1.访问的函数名称 2.登录用户账户 3.登录用户密码 如图 args = new String[] {"WEB_CallSiteAPI","api","Change_Me"}，

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树形结构 刷新树形节点 获取根节点 获取所有父节点 获取父节点 获取子节点 批量移除实例的子节点 批量添加实例的子节点 父主题： 数据建模引擎

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合约结构 AssemblyScript语言合约主要包括index.ts和contract.ts两个文件，其中index.ts为开发智能合约文件(contract.ts)依赖的合约SDK，合约涉及的业务相关开发仅在contract.ts文件，智能合约文件contract.ts需要根据实际业务进行开发。

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基本结构 结构 PL/SQL块中可以包含子块，子块可以位于PL/SQL中任何部分。PL/SQL块的结构如下： 声明部分：声明PL/SQL用到的变量，类型及游标，以及局部的存储过程和函数。 DECLARE 不涉及变量声明时声明部分可以没有。 对匿名块来说，没有变量声明部分时，可以省去DECLARE关键字。

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基本结构 结构 PL/SQL块中可以包含子块，子块可以位于PL/SQL中任何部分。PL/SQL块的结构如下： 声明部分：声明PL/SQL用到的变量、类型、游标、局部的存储过程和函数。 DECLARE 不涉及变量声明时声明部分可以没有。 对匿名块来说，没有变量声明部分时，可以省去DECLARE关键字。

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基本结构 结构 PL/SQL块中可以包含子块，子块可以位于PL/SQL中任何部分。PL/SQL块的结构如下： 声明部分：声明PL/SQL用到的变量、类型、游标以及局部的存储过程和函数。 DECLARE 不涉及变量声明时声明部分可以没有。 对匿名块来说，没有变量声明部分时，可以省去DECLARE关键字。

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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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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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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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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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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二级分区 二级分区（Sub Partition，也叫组合分区）是基本数据分区类型的组合，将表通过一种数据分布方法进行分区，然后使用第二种数据分布方式将每个分区进一步细分为子分区。给定分区的所有子分区表示数据的逻辑子集。常见的二级分区组合如下所示： Range-Range Range-List

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二级分区 二级分区（Sub Partition，也叫组合分区）是基本数据分区类型的组合，将表通过一种数据分布方法进行分区，然后使用第二种数据分布方式将每个分区进一步细分为子分区。给定分区的所有子分区表示数据的逻辑子集。常见的二级分区组合如下所示： Range-Range Range-List

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二级分区 功能介绍 注意事项 RANGE-RANGE RANGE-LIST LIST-RANGE LIST-LIST HASH-HASH HASH-KEY HASH-RANGE HASH-LIST KEY-HASH KEY-KEY KEY-RANGE KEY-LIST 父主题： 分区表增强

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