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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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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创建资产，资产中的属性、分析任务均与其所属资产模型保持一致。 例子，如下图所示为现实世界中一个工厂的示意图 该工厂例子中有工厂、机械臂、铣床、卸货机械手四类物理对象，因此需构建Factory、MechanicalArm、MillingMachine、Unloadingmanipu

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均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法，从0开始，通过与环境的交互和试错，学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型，主要包含如下步骤： 通过GPU分析场景特征（自己，视野内队友，敌人，

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象的内容，需要先将对象恢复，然后再执行下载数据的操作。对象恢复后，会产生一个标准存储类型的对象副本，也就是说会同时存在标准存储类型的对象副本和归档或深度归档存储类型的对象，在恢复对象的保存时间到期后标准存储类型的对象副本会自动删除。

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证？ 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时，需要使用“存储账户”和“密钥”做为采集凭证，本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ，即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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IoTA.01010204 资产树深度超过配额限制 错误码描述 资产树深度超过配额限制。 可能原因 每棵资产树深度最大不超过10层。 处理建议 请检查资产树的深度是否超过10层，若超出限制，请调整资产树的建模关系保证总深度不超过10层。 父主题： 资产建模相关错误码

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模具标准件CAD模型库 包括冲压模具标准件、其它模具标准件 常用管路附件CAD模型库 包括管接头国家标准、管接头机械标准、管件国家标准、法兰国家标准、法兰机械标准、法兰化工标准、管路其他附件等种类 常用起重机械零部件CAD模型库 包括吊耳、吊钩、绳具、卷筒、滑轮、缓冲器、逆止器、车轮、轨道 常用制动器CAD模型库

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标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

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机电装备领域设计知识库 机电装备领域设计知识库在于对机械设备中常用的夹具、检具、连接块以及输送线进行研究构建设计知识库； 机械设备设计存在着零件来源短缺、建模资料缺乏、缺乏设计知识、缺乏标准支持等问题，由于各种原因，使得在不同的行业、不同的企业中，无法有效地实现自动化和智能化。

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术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期

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各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力 交通领域核心生产环节，涉及各种生产资源、机械、人员等计划与调度策略的优化求解能力 电力领域发电机组优化，资源调度，智能电网， 定价 ，电网设计，能源、碳配额交易 金融领域资产组合优化，对冲策略，风险管理

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业务描述：根据养护计划自动生成养护任务，由负责执行人员进行养护执行操作。 目的：为保证机械设备经常处于良好的技术状态，随时可以投入运行，减少故障停机，提高机械完好率、利用率，减少机械磨损，延长机械使用寿命，降低机械运行和维修成本，确保安全生产。 适用范围：设备养护完成后，可在养护记录中查看。

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恢复归档存储对象或深度归档存储对象 对于存储类别为归档存储或深度归档存储的对象，用户需要先恢复才能下载、通过对象URL访问对象。 OBS提供加急和标准两种不同的恢复方式，加急恢复归档存储恢复耗时1~5 min，加急恢复深度归档（受限公测）存储恢复约耗时3~5 h；标准恢复对象归档存储恢复耗时3~5

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各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力 交通领域核心生产环节，涉及各种生产资源、机械、人员等计划与调度策略的优化求解能力 电力领域发电机组优化，资源调度，智能电网，定价，电网设计，能源、碳配额交易 金融领域资产组合优化，对冲策略，风险管理

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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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略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。 终端下行信号测量：基于Wi-Fi 802.11k，Wi-Fi 802.

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化管理，实现生产过程可视化、设备可视化、质量可追溯管理；同时降低建设成本、全面、高效、灵活、优质的信息化服务。 应用场景二：机械制造业数字化转型 目前机械制造业企业面临着以下业务挑战： 生产设备多：车间及设备的分布范围广，存在“跨厂区、跨建筑、跨楼层”的现象。 备件管理难：公司备

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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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