靶点优化 靶点优化基于分子动力学模拟和结构聚类，实现靶点结构优化 单击“靶点优化”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件和相关参数信息。 靶点文件：支持PDB格式文件，文件大小不能超过10M。若文件中含有多个受体，默认只处理第一个。 靶点预处理： 去配体：提交任务时系统会自动删除配体。

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分子优化作业管理 创建分子优化作业 查询分子优化作业详情 父主题： API（盘古辅助制药平台）

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修改操作用户密码 操作场景 出于 MRS 集群安全的考虑，“人机”类型系统用户密码必须定期修改。该任务指导用户通过MRS Manager完成修改自身密码工作。 如需对用户修改的密码使用新的密码策略，请先修改密码策略，再参考本章节修改密码。 该章节操作仅适用于MRS 3.x之前版本集群。

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预置转码模板的作用？ 媒体处理服务内置大量常用的音视频转码模板，已包含转码输出文件所支持的全部格式，包括分辨率、编码格式等。所以使用预置转码模板不仅能提高转码效率，还能减少自建转码模板配置错误导致的转码失败问题。转码预置模板可以在媒体处理服务控制台的“全局设置 > 预置模板”界面查看。

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object 作业基本信息。 smiles String 分子SMILES表达式。 最小长度：1 最大长度：512 molecule_file DrugFile object 分子文件。 num_trials Integer 生成分子数量。 最小值：0 最大值：5000 binding_site

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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ReceptorDrugFileReq object 受体文件。 ligand_file 否 DrugFile object 配体文件。 name 否 String 小分子名称。 最小长度：0 最大长度：128 表4 ReceptorDrugFileReq 参数 是否必选 参数类型 描述 source 是 String

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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创建分子合成路径规划作业 功能介绍 创建分子合成路径规划作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/synthesis 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。

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创建iDME操作用户（OrgID授权） 公有云场景下，部署在基础版数据建模引擎上的应用运行态和数字化制造基础服务（MBM-F）使用的是OrgID用户进行登录。当您需要将应用给企业不同部门（员工）或者不同的最终用户使用时，可以在您的华为账号中，通过创建组织和添加组织成员实现。 本节

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短信应用的作用是什么？ 短信应用是用户使用短信服务的载体。创建应用后，系统会自动分配全局唯一的APP_Key和APP_Secret，并提供APP接入地址。其中，APP_Key和APP_Secret是用户身份的唯一标识，调用短信业务API时需携带，用于认证鉴权。 父主题： 应用相关

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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创建靶点口袋发现作业，作业名称为demo-job， 受体文件为project:/dir/file，小分子片段文件为project:/dir/file，自定义属性预测id为xxxxxx，分子量约束为200-600，预期的最大输出为5000个。 https://{endpoint}/v1

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查询分子属性预测作业详情 功能介绍 查询分子属性预测作业详情。 URI GET /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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获取示例数据 本示例中使用小分子化合物SMILES结构式文件和蛋白3D结构PDB文件作为输入数据，可通过如下方式获取。 登录 医疗智能体 平台，在“资产市场”中订阅“docking summary测试数据”至所需的项目中。 图1 示例数据 父主题： 新型冠状病毒（COVID-19）虚拟药物筛选

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