基础数据 生产班组 功能概述：本模块包含新增、编辑、启用/停用、查询、查看生产班组的功能。 操作人员：系统管理人员。 路径：基础数据→生产班组。 图1 生产班组 生产班次 功能概述：为提高设备及生产线的利用率，提高工作人员的工作效率，所以班次进行具体配置。本模块包含常规时段班次配置。

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基础建模 工厂建模 功能概述：为了满足工厂多组织多车间多产线多工作中心便于扩展及业务应用，工厂建模完成工厂实际物理模型的建立。 工厂建模：是数字工厂的基础，真实反应企业的生产制造方式，也是业务数据的关联和组织的基础。 操作人员：系统管理人员。 路径：基础建模→工厂建模。 图1 工厂建模

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基础接口 PKG_SERVICE PKG_UTIL 父主题： 高级包

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基础接口 PKG_SERVICE PKG_UTIL 父主题： 高级包

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基础功能 系统登录 【功能说明】 目前系统支持账号登录、二维码登录 【操作说明】 账号登录：输入组织编号、用户名、密码，单击“登录”按钮登录系统； 图1 账号登录 二维码登录：登录系统之后，进入“个人中心/安全设置”模块，单击“刷新二维码”，输入账号密码进入验证，验证完成后，会自

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基础配置 登录 云搜索服务 管理控制台。 在“集群管理”页面选择已创建的从集群，单击操作列“Kibana”，登录Kibana界面。 单击左侧导航栏的“Dev Tools”，执行如下操作： 配置主集群信息 PUT /_cluster/settings { "persistent" :

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基础控件 OSC console依据crd.yaml文件可以自动生成Operator的创建表单。crd.yaml文件中的properties（openAPIV3Schema.properties.spec.properties）对象会自动映射到对应的UI组件。 目前提供的基础类型

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基础服务 基础服务人才培养服务 父主题： 培训服务

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基础功能 Sdk::Init Sdk::RegisterEventRecall Sdk::ShutOut 父主题： 改造功能模块说明

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基础建模 客户信息 供应商信息 设备档案 班组建模 工作中心 计量单位 文档信息 存货档案 原因管理 父主题： 操作步骤-管理端

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基础资源 本文介绍云日志服务基础资源的使用限制。 表1 基础资源使用限制表 限制项 说明 备注 日志组数量 您在1个华为账号下最多可创建100个日志组。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 日志流数量 您在1个日志组中最多可创建100个日志流。 说明： 日志流名称不能重复。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。

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基础配置 同步初始化 异步初始化 设置接入站点 自定义会中分享面板 自定义日志保存路径 自定义开关会中聊天功能 自定义是否开启会议高清优先 自定义会议接听时摄像头/麦克风开关 自定义设置来电响铃和震动 自定义隐藏外部标签 禁用提示音 网络模式设置 开启功能 设置语言 设置会控保底ip地址

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基础配置 节点池名称 节点池创建出的节点名称会基于节点池名称增加5位数随机尾缀，如输入nodepool，创建的节点名称为nodepool-47bl2 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .metadata.name 命名规则： （1）以小写字母开头，由小写字母、数字

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基础信息 什么是华为云账号？ 什么是华为云注册邮箱？ 如何修改企业名称？ 如何退订邮件？ 父主题： 基本信息（使用原华为云账号，待下线）

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细信息。 单击“基础监控”，切换至基础监控页签。页面默认展示“全部实例”的“JVM监控”信息。 您还可以根据需要执行以下操作： 在“实例名称”和“监控项”下拉框中选择实例与监控项，可以查看该实例在对应采集器下的不同指标集下的应用监控数据，具体指标及说明请参见基础监控。 在图表中选

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，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

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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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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。 OptVerse以开放API（Application

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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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ensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在ModelAr

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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