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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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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任一上层业务类型 例如： 文档修改 文档必须检出后才能编辑属性与物理文件。 在文档库列表点【检出】按钮，系统自动下载并打开物理文件，同时进入文档详情页面，或者在列表中单击文档图标进入文档详情页面，单击【检出】后，系统自动下载并打开物理文件，修改物理文件和属性后，可以先【暂存】后【

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设备仿真 KooPhone在云端提供与真机打通的虚拟仿真设备（摄像头、GPS、传感器等），为应用提供与真机一样的仿真设备接口，确保兼容应用运行环境。 父主题： 原理介绍

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在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生

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生命周期模板操作配置中显示的操作，包含系统所有基对象的操作。与这里操作列表配置的操作； 图26 操作列表 序列管理 系统序列号管理，主要是针对大版本、小版本预定的一系列序列号； 【系统建模】——【序列管理】——【版本号序列列表】 【系统建模】——【序列管理】——【版本号序列】 图27 系统建模-序列管理 企

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实训过程跟踪——准确把握教学节奏，智慧指导学生的学习行为 实训结果评判——节省教师工作量，提高工作效率 提升学生实践动手能力 企业级真实开发场景——增强工程实践能力 软件开发的全生命周期——解决复杂工程问题的能力 多维度报表呈现项目进展——激发学习积极主动性 助力专业内涵建设与教学创新 提供新工科项目10+，助力软件工程专业改造升级

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。 Step1

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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工厂数字化设计：应用工厂三维设计与仿真软件，集成工厂信息模型、制造系统仿真、数字孪生和AR/VR等技术，高效开展工厂规划、设计和仿真优化，实现数字化交付。 数字孪生工厂建设：应用建模仿真、多模型融合等技术，构建装备、产线、车间、工厂等不同层级的数字孪生系统，通过物理世界和虚拟空间的实

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然而，目前大部分制造企业的管理系统都没有与制造系统集成，即职能管理与生产现场管理互相脱钩。当制造企业借助互联网实现设备和产品信息与管理层的经营系统相连接，即IT与OT的集成与融合（这是支撑智能制造的核心），对企业和产品的管控就会达到一个很高的效率，这也就是纵向集成所要达到的最佳状态。 制造系统的重建：

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创建仿真场景 功能介绍 该接口用于创建基于OpenSCENARIO标准的仿真场景。支持OpenSCENARIO 0.9.1 - 1.1.1 版本的场景。 URI POST /v2/{project_id}/sim/sm/scenarios 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。 图1 仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。

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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比；协同多部门之间的数据信息壁垒，高效配合； 灵活可配置的分类与高效运筹优化算法；自动的模拟流程，对策略高效验证； 灵活可配置的高效补货优化算法；灵活可变的业务约束均可加入算法； 数据、流程与决策方案透明展示；高效仿真优化引擎实时计算，实现多情景仿真对比 方案架构

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新建属性 批次管理 记录实际业务中产生的批次及与该批次相关的批次属性的主数据，为后续的批次追溯提供依据 操作路径：【WEB】建模>批次主数据 > 批次管理 新建批次： 进入功能界面后，单击"新建批次”按钮，进入新建界面 按实际需要选择物料，系统根据物料中配置的需要“显示”的属性带出批次

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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JLink。

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复杂依赖任务（DAG） 如果有四个任务，a/b/c/d 我们希望首先执行 任务 a，然后执行 b/c，b/c 同时完成后，最后执行 d，如下图所示： 为了实现这个目标，需要引入 depends 字段。以任务 d为例，完成任务 d 需要首先完成任务 b/c，则depends 字段为：

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