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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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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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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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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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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数据建模 物理实体物化失败怎么处理？ DataGovernance，DataGenerate和DataModeling三个目录的作用是什么？ 物理实体支持哪些数据源？ 父主题： 常见问题

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工艺建模 制造BOM 功能概述：该模块主要是对BOM进行管理，主要功能包括新增BOM、删除BOM、启用/停用BOM ，添加子件。 操作人员：系统管理人员。 路径：工艺建模→制造BOM 。 图1 制造BOM 工序模板 功能概述：该模块主要是对工序进行管理，主要功能包括新增工序、删除工序、启用/停用工序、查询工序。

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工厂建模 工厂建模类型 路径：基础建模→工厂建模类型 工厂建模类型：可以进行工程建模类型的增删改查等操作。 图2 工厂建模类型 仓库建模 功能概述：该模块主要是对仓库进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、启用/禁用、查询库位。 操作人员：系统管理人员。 路径：基础建模→仓库建模。

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角色建模 创建不同的角色权限从而区分不同角色可查看和可使用的功能 基本信息 新增角色 单击菜单列表中工厂建模下的角色建模，右侧出现角色信息 图1 角色建模 图2 新增角色信息 分配角色权限 单击新增的角色，右侧出现角色可分配的权限，方框为勾选即该角色拥有的功能/页面。 图3 分配角色权限1

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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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照片建模 照片建模任务创建失败是什么原因？ 照片建模任务出现异常问题怎么办？ 风格化照片建模的照片有什么要求？ 风格化照片建模生成的模型文件是什么格式？ 表情驱动数据格式如何定义？ 肢体驱动数据格式如何定义？

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口单击“建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，勾选需要建模的物理表，单击“批量建模”。 图2 批量建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建模列表查看本次成功创建的数据模型，以及建模失败的详细信息。 表1 建模状态 状态 说明 建模成功 “状态”显示为“已建模”，“模型

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关系建模 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、属性约束、关系等要素转换为数据库软件所能够识别的表关系图(Table Relationship Diagram)的一种物理描述。 在关系建模中，您可以新建SDI层和DWI层两个模型，模型最终是通过物理建模进行

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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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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护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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