俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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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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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力，同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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ard（奖励分数）。 该奖励分数作为参数用来更新策略模型，再进行新一轮学习。 客户瓶颈 实时性与长期性：AI不仅要做出实时的操作决策，还要做出长期的规划决策，通常对于游戏时间30分钟左右的STG游戏，对应的决策步数（Policy）超过7000步，这意味着Actor执行Policy的时间成本较高。

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网络边界安全 与生产环境边界 业务边界 运维边界 父主题： 开发测试环境安全解决方案

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运维边界 由于管理区无公网访问需求，参考企业安全实践，仅需设置与IDC间的访问控制策略。 安全策略 如图2 生产环境子网、网络ACL分布图所示，网络ACL“NACL-PRD-MGMT”关联生产环境管理区子网，对于由IDC发起的对生产环境的入方向策略(管理员)，可限制能够访问管理区主机的22/3389等管理端口。

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Caffe算子边界 对于Caffe框架，当算子的输入维度不是4时，如果存在axis参数，不能使用负数。 “.om”模型支持的Caffe算子边界如表1所示。 表1 Caffe算子边界 序号 算子 含义 边界 1 Absval 对输入求绝对值 【输入】 1个输入 【参数】 engin

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候下板是可以执行的 计划与决策优化模型应用组件 天筹建模工具和天筹求解器是计划于决策优化模型应用组件的核心模块。小到快递员路线选择、商铺选址，大到工厂排程、物流路径规划和金融风控等问题，都可以建成数学规划模型，用天筹求解器进行求解。利用运筹优化算法和决策模型求解方法，将业务问题转

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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运维边界 由于管理区无公网访问需求，参考企业安全实践，仅需设置与IDC间的访问控制策略。 安全策略 图1 开发测试环境子网 如图1 开发测试环境子网所示，网络ACL“NACL-DEV-MGMT”关联生产环境管理区子网，对于由IDC发起的对生产环境的入方向策略(管理员)，可限制能够

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网络边界安全 业务边界 运维边界 与开发测试环境边界 父主题： 生产环境安全解决方案

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Tensorflow算子边界 “.om”模型支持的Tensorflow算子边界如表1所示。 表1 TensorFlow算子边界 序号 Python API C++ API 边界 1 tf.nn.avg_pool AvgPool Type：Mean 【参数】 value：4-D t

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气象服务和决策分析； 传统管理偏重于一产，无法有效的实现一二三产全产业链的提质增效； 传统种植标准不一致，导致产品一致性、品牌营销层次不齐； 农业农村数据资源分散、信息孤岛、数据壁垒和共享机制不健全，“资源不清、管理无序”； 海量涉农数据缺乏强大的算力支持，对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。

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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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天筹求解器（OptVerse）SDK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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安全责任边界 过去，企业在内部IT基础设施建设时，安全性问题需要企业自己负责。而当迁移到云端，云服务提供商和云消费者在安全性问题上发生了变化——云提供商和云消费者对云系统中的计算资源有不同程度的控制。与传统IT系统（一个组织控制整个计算资源堆栈和系统的整个生命周期）相比，云提供商

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与生产环境边界 由于测试环境仍属于安全级别较低的区域，安全风险较高，如需与生产环境互联，此边界需要特别关注，采用较严格的访问控制策略：由开发测试环境发起对生产环境的访问，需严格控制(默认失败)，仅能访问生产环境中必要的[IP]:[PORT] (最小化)。由生产环境发起的对开发测试

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