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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制作开机动画压缩包 该设置方法只适用IdeaHub S2/S2 Pro/ES2/ES2 Pro，推荐批量设置时使用 制作方法，与制作开机动画压缩包相同。 父主题： IdeaManager的管理页面设置

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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数据建模 数据分层分域 支持数据按如 ODS、DWD、DWS、ADS 等数据分层设置，支持数据按照主题、部门等进行数据域设置。为模型设计从业务和技术的角度提供分类分层框架，是数仓规划的关键基础。 图1 数据分层分域1 图2 数据分层分域2 业务实体管理 基于对企业各业务线的业务实

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单击逻辑模型下面加号，进入新建页面，输入模型名称为“人口”，单击确定。 图1 关系建模1 单击逻辑模型“人口”，进入逻辑模型“人口”的管理界面。 图2 关系建模2 单击更多，选择“导入”，单击“下载关系建模导入模板” 图3 关系建模3 物理模型是指按照一定规则和方法，将逻辑模型中所定义的实体、属性

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维度建模 维度是用于观察和分析业务数据的视角，支撑对数据汇聚、钻取、切片分析，用于SQL中的GROUP BY条件。维度多数具有层级结构，如：时间维度（其中包括年度、季度、月度等级别的内容）。 单击左侧导航栏维度建模，进入维度建模页面，选择右边的新增，进入新增维度编辑页面。 图1 维度建模1

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仓库建模 以工厂为维度按仓库-库区-货位的层级维护工厂下的仓库结构及相应的属性。 系统支持仓库、库区和货位的扩展属性配置。 前提条件 已登录MBM-F，且拥有该菜单栏目的操作权限。 已维护工厂建模。 已维护仓库类型设置。 注意事项 用户进入“仓库建模”配置数据时必须选择工厂。 “

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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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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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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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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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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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输出数据的格式版本，如请求中无此参数，则输出数据格式为1.0，可选值有： 1.0: 对应的输出为： 动作数据：75个骨骼旋转值 表情数据：52ARkit表情及参数 2.0: 对应的输出为： 动作数据：55个骨骼旋转值+骨骼3D坐标 表情数据：178个控制器的数据 状态码： 400 表9 响应Body参数 参数 参数类型

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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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