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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决策引擎 ”。 单击“新增”，参见以下表格设置决策引擎的相关属性参数。 表1 存储过程规则参数一览表 参数名 说明 事件源类型 决策引擎对应事件源类型。 名称 决策引擎名称。 决策引擎文件 决策引擎文件路径，单击上传决策引擎文件。 测试数据文件 测试数据文件路径，单击上传测试数据文件。

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智能决策中心 工业污染调控 图1 工业污染调控 通过单击导航栏的【决策支持】，选择子菜单【工业污染调控】进入。 页面左侧信息栏选择“方案模拟”，进行调控范围、调控时段、调控指标选择。单击调控措施的【展开查询】按钮，选择所在区域、所属行业、当前措施。单击搜索框，输入工厂名称，进行工

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APP+端侧子产品: 语音辅助, 风险预警, AI辅助, 视须协同 现场作业负责人 现场问题创建, 任务管理, 问题管理, 人员积分, 人员能力分析 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 语音辅助、风险预警，视频协同、学习推送 现场安全员/质量检核员

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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辅助命令 更新配置文件 删除断点记录文件 查看命令帮助 查看版本号 归档日志文件 检查并更新版本 列举失败结果清单文件

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e的数据平台；为县域农业政府部门进一步摸清农业资产底数及其承载力，形成区域农业产业现状全景图。在农业精准生产、监测预警、风险评估方面提供辅助决策，让农业生产从“看天吃饭”到“知天而作” 通过EI气象数据的综合分析，可视化展示当前区域风险等级，为农事操作提供信息参考； 对气象、降水

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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文档业务管理员工具 > 维护决策评审点”。 选择目标“IPD阶段”，单击“创建决策评审点”。 输入中英文名称。 单击“确定”。 编辑决策评审点 选择已创建的决策评审点，单击“更新”，编辑决策评审点。若“是否有效”中选择“否”，则该决策评审点失效。 查看决策评审点 在搜索框输入决策点关键字，系统

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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编码辅助 命令 键（CodeArts IDE键盘映射） 键（IDEA键盘映射） 命令ID 触发代码完成 Ctrl+I Ctrl+Space Ctrl+Shift+Space editor.action.triggerSuggest 触发参数提示 Ctrl+Shift+Space Ctrl+P

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象，树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度（Gini impu

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决策图元 决策图元的作用 配置该图元能够在服务编排中创建判断条件，根据判断结果连线其他图元，决定后续执行何种操作，类似if语句。 如何使用决策图元 在逻辑中，拖拽“决策”图元至画布中。 选中决策图元，单击，设置基本信息。 表1 基本信息参数说明 参数 参数说明 标签 图元的标签，

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决策图元 决策图元的作用 配置该图元能够在服务编排中创建判断条件，根据判断结果连线其他图元，决定后续执行何种操作，类似if语句。 如何使用决策图元 在逻辑中，拖拽“决策”图元至画布中。 选中决策图元，单击，设置基本信息。 表1 基本信息参数说明 参数 参数说明 标签 图元的标签，

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盘古辅助药物 为什么下载的部分靶点文件，显示不完整 自定义数据库常见问题

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分

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