自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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Service）连接多种路侧传感器，实现道路的数字化感知，并向交通参与方提供信息，助力交通运行。 产品介绍 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转DRIS 01 了解 路网数字化服务 （Digital Road Infrastructure Service）实现人、车、路、网之

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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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重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置，选择活动时间段。 配置容量阈

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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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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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面，在服务部署节点，单击“实例详情”进入“在线服务”界面，在“预测”页签的“预测代码”区域，输入调试代码。

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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业界难题，提供业界领先的预测性智能调优，实现网络自愈自优。 极智应用体验 全网应用流量可视化，支持应用识别、在线分析、故障定界，保障关键业务无中断、无卡顿。 提供智能选路策略，包括基于应用质量选路、基于负载均衡选路、基于带宽利用率选路、基于应用优先级选路，提供极智化应用体验。 灵活分支网络互联

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基线监控的链路上，首个没有在预警时间（任务节点粒度）完成的任务节点。 基线破线 基线破线报警需满足以下两个条件： 任务节点的上游（包含直接和间接上游）没有出现过破线 该任务没有在承诺时间节点完成 破线加剧 执行变慢导致破线加剧报警触发需满足以下两个条件： 任务所在链路已发送首次“基线破线”报警

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执行以下步骤，搭建第二条专线链路并验证网络通信情况。 参考1.a~1.c，搭建第二条专线链路。 构造第一条专线链路的故障，确保业务VPC已无法通过该链路和IDC通信。 请您务必在没有业务的情况下，构造专线链路故障，以免对业务造成影响。 参考1.d~1.e，验证第二条专线链路的通信情况。 步骤四：在ER侧和IDC侧分别配置主备路由

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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CS以及ER。 网络规划说明 DC双链路主备混合云组网规划如图1所示，将VPC、DC分别接入ER中，组网规划说明如表2所示。 图1 DC双链路主备混合云组网规划(全域接入网关DGW） 两条DC网络链路形成主备，DC-A为主链路，DC-B为备链路，云上VPC和线下IDC通信时，正常

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故障预测 通过对设备、链路、光模块的监控数据进行智能分析，自动识别潜在亚健康问题，保障任务长时间运行，出现故障时能够降低故障概率。针对亚健康细分场景，可以进行自动诊断和隔离亚健康设备、链路和光模块。基于对接的监控平台提供的日志、KPI监控信息，结合AI算法计算光模块和链路发生故障的概率，通过生成告警进行故障预测。

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周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的区块链对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。

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页面，“任务类型”选择“预测外呼”。 图1 新建预测外呼任务（基本信息）界面 配置基本信息。 任务名称：自定义任务名称。 主叫号码：选择本租间下已有的主叫号码。新增的主叫号码数量不能超过100个。 任务起止时间：任务开始时间和结束时间。 任务类型：选择预测外呼。从模板新建的外呼任

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必须选择一个已有模型才能创建批量预测作业。 批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。

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删除实时预测作业 删除实时预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面实时预测tab页，查找待删除的作业，单击“删除”。如果作业处于“部署完成“状态，需要单击“停止部署”后，方可删除。 删除操作无法撤销，请谨慎操作。

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