AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    基于深度学习的负荷预测 更多内容
  • 课程学习

    操作步骤-手机端: 登录手机app,点击“我”进入个人信息页面 图4 个人中心入口 点击“个人中心”并进入,在个人中心页面,点击“我学习”后面的箭头,进入“我学习 页面。 图5 个人中心页面(我岗位、我技能) 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,进入到课程详情页面。可

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  • 计费说明

    对业务场景为极特殊复杂场景起因或政府单位进行需求调研分析,简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计与优化服务 AI算法设计与优化-基础版 对人工智能场景为简单场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

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  • ADMET属性预测接口

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。 Token认证就是在调用API时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API权限, 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 时间序列预测

    为序列均值加上q个之前值白噪声线性组合。利用线性组合权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q):自回归移动平均模型,综合了AR和MA两个模型优势,在ARMA模型中,自回归过程负责量化当前数据与前期数据之间关系,移动平均过程负责解决随机变动项求解问题,因此,该模型比AR/MA更为有效和常用。

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  • 联邦预测作业

    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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  • 背景信息

    容易出现偏差。 现在,可以使用ModelArts服务中ML Studio提供销售预测模板,省时省力地得到餐厅未来3个月内销售预测结果。 作为餐厅经营人员,可根据预测结果更好地判断在新地段开设哪种类型餐厅,并把预测出来销售量较高时间段(例如每年5~7月是餐厅旺季)作为餐厅核

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  • 什么是医疗智能体

    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 提供开放、易于扩展平台架构。 提供端到端AI赋能平台加速AI研发和应用。 提供针对医疗行业AI自动建模工具。 提供医疗领域专业预置资产,提升企业效率。 内

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  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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  • 通过异常检测上报告警

    动态阈值会通过训练历史数据,实现对数据特征学习,构建数据模型。并利用模型来预测数据趋势走向。如图2黄色部分,实际值和预测值相差过大,认为异常。 图2 动态阈值 异常检测能力是基于指标仓库,MPPDB数据库及异常检测服务所构建。指标仓库定义了数据来源和数据计算方式。MPPDB数据库用来检测过程中数据进

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  • 快速配置异常检测任务

    动态阈值会通过训练历史数据,实现对数据特征学习,构建数据模型。并利用模型来预测数据趋势走向。如图2黄色部分,实际值和预测值相差过大,认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建。指标仓库定义了数据来源和数据计算方式。MPPDB数据库

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 成本规划与计划

    使用成本中心成本分析,可以根据客户历史支出预测未来时间范围成本。成本分析成本和使用量预测,会参考不同计费模式特征,结合机器学习基于规则模型来分别预测所有消费模式成本和使用量。 图2 成本和用量预测 使用成本分析确定基于趋势预测之后,您还可以利用华为云价格计算器,

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    8:图像饱和度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 9:图像色彩丰富程度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 10:图像清晰度与训练数据集特征分布存在较大偏移。 11:图像目标框数量与训练数据集特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框面积标准差与训练数据集特征分布存在较大偏移。

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  • 基于开销的清理延迟

    VACUUM”章节)语句执行过程中,系统维护一个内部记数器,跟踪所执行各种I/O操作近似开销。如果积累开销达到了vacuum_cost_limit声明限制,则执行这个操作进程将睡眠vacuum_cost_delay指定时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭。如需开启,需要把v

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  • 基于开销的清理延迟

    中,系统维护一个内部记数器,跟踪所执行各种I/O操作近似开销。如果积累开销达到了vacuum_cost_limit声明限制,则执行这个操作进程将睡眠vacuum_cost_delay指定时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭。要想打开它,把va

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  • 基于开销的清理延迟

    VACUUM”章节)语句执行过程中,系统维护一个内部记数器,跟踪所执行各种I/O操作近似开销。如果积累开销达到了vacuum_cost_limit声明限制,则执行这个操作线程将睡眠vacuum_cost_delay指定时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭。如需开启,需要把v

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  • 模型训练

    完成音频标注后,可以进行模型训练。模型训练目的是得到满足需求声音分类模型。由于用于训练音频,至少有2种以上分类,每种分类音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击数据标注节点“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。

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  • 基于开销的清理延迟

    VACUUM”章节)语句执行过程中,系统维护一个内部记数器,跟踪所执行各种I/O操作近似开销。如果积累开销达到了vacuum_cost_limit声明限制,则执行这个操作进程将睡眠vacuum_cost_delay指定时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭。要想打开它,把va

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  • 基于开销的清理延迟

    中,系统维护一个内部记数器,跟踪所执行各种I/O操作近似开销。如果积累开销达到了vacuum_cost_limit声明限制,则执行这个操作进程将睡眠vacuum_cost_delay指定时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭。如需开启,需要把v

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  • 基于样例的拓展

    基于样例拓展 本章场景样例可以结合第一章介绍各模块代码样例进行修改和拓展。以straigh场景osc为例,设定初始位置时,除了使用st坐标系(odr_point,即osc1.0中LanePosition)还可以使用xyz坐标系(xyz_point,即osc1.0中WorldPosition)来替代:

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  • 基于组合条件的分流

    基于组合条件分流 一些复杂灰度发布场景需要使用基于条件、权重这两种路由规则组合形式。 控制台更新基于组合条件分流 登录U CS 控制台,在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称,进入详情页。 在左侧导航栏,单击“服务中心”下“网格服务”,进入服务列表。 单击服务名

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