建模工具 ID生成器定义 数据字典管理 类别配置管理 动态属性扩展配置 全局扩展属性配置 父主题： 制造数据模型管理

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智能建模 查看已有模板 新建/编辑模型 查看已有模型 管理模型 父主题： 威胁运营

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数据建模 数据建模概述 多表级联建模 新建维度 新建层次结构

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设备建模 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 在左侧导航中选择“设备建模”，单击页面右上角“创建产品”。 填写参数信息，如图所示，单击“立即创建”。 进入产品详情页，单击“自定义模型”，添加“light”服务ID，并“确认”。 展开服务列表，添加“switch”属性。

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关系建模 逻辑模型设计 物理模型设计 父主题： 模型设计

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反向建模 反向建模概述 数据库管理 建模管理 父主题： 数据模型管理

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建模管理 修改建模信息 批量修改建模信息 建模 批量建模 查看物理表详情 查看模型信息 查询模型 父主题： 反向建模

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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GIS 3D应用 描述 GIS 3D应用提供了煤矿GIS地图组件，可以基于此快速开发GIS 3D场景地图，在大屏或应用中展示。 开放能力 GIS 3D应用提供了煤矿GIS地图组件，提供了初始化的场景，在提供的初始化场景配置中自定义配置进行定制。 如何使用资产 订购并安装部署GIS

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语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054

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3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。

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数据建模 分层管理 实体管理 个人中心 父主题： 管理基础工具

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质量建模 质检项 功能概述：该模块主要是对质检项进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员：系统管理人员。 路径：质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述：该模块主要是对质检模板进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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工厂建模 基本信息 编辑组织架构、为不同组织分配不同人员、定义人员的权限 新增组织架构 单击菜单列表中工厂建模下的工厂建模，右侧出现工厂信息（包括组织架构信息、组织人员信息） 图1 工厂建模 新增工厂/公司 图2 新增工厂/公司 新增部门/车间 图3 新增部门/车间1 图4 新增部门/车间2

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在“工厂建模”页面的“工厂结构定义”页签，单击待编辑的车间记录“操作”列的“编辑”，根据实际情况修改车间名称、车间描述、车间类别等参数信息。 删除车间 在“工厂建模”页面的“工厂结构定义”页签，单击待删除的车间记录“操作”列的“删除”，删除车间。 查询车间 在“工厂建模”页面的“工厂结构定义”页签：

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维度建模 新建维度 管理维度表 新建事实表 父主题： 模型设计

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实景三维建模 实景三维建模服务将采集的无人机照片快速还原成高精度的3D实景模型，为智慧城市、工地、矿山、应急、安防等领域提供真实可靠的3D模型服务。 为用户提供即开即用的实景三维建模服务，该服务极大简化了实景三维建模过程，帮助用户实现按需建模，最大支持60万张照片一次性建模，实现建

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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。

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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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