分子生成 分子生成基于盘古药物分子大模型，对初始数据集进行采样，多目标、多方向的快速生成新颖且与靶点蛋白亲和力高的化合物。 单击“分子生成”功能卡片，进入配置页面。 输入初始数据集，有两种输入方式： 选择文件：支持SDF、MOL2、PDB、SMI格式文件; 小分子支持10-100

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代码生成 CodeArts Repo模板生成代码 Devstar 模板生成代码 查询任务详情 下载模板产物 父主题： API

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数据生成 数据生成技术简介 图像生成利用Gan网络依据已知的数据集生成新的数据集。Gan是一个包含生成器和判别器的网络，生成器从潜在空间中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成网络的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可

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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和 RMS Prop两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est

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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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方案生成 单击会话列表上的按钮，创建与数智员工的新会话。 输入需要数智员工生成的文案提示词。 数智员工根据输入的内容，展示生成的文案。 图1 数智员工生成文案 父主题： 实施步骤

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生成瓦片 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 添加数据集至地图中 图2 添加 右键数据集，选择生成瓦片 图3 添加 单击生成瓦片，瓦片生成成功 图4 生成瓦片 浏览生成后的瓦片，浏览正常 图5 浏览 父主题： 二三维一体化桌面GIS软件

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路径生成 GS_222100001 错误码： could not determine which collation to use for ILIKE. 解决方案：请使用COLLATE子句显式设置排序规则。 level： ERROR 父主题： 优化器

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计划生成 GS_223100005 错误码： This SQL can not be executed because it can not be pushed down to datanode. 解决方案： 请修改SQL并重新执行。 level： ERROR GS_223120009

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28、-idea等加密算法，对称加密算法建议使用：AES（128位及以上），所以这里我们推荐使用-aes256加密算法。如果在生成公私钥对的命令中不指定加密算法，则生成的公私钥文件是没有口令保护的。 [numbers] 指生成的公私钥对的长度，非对称加密算法建议使用：RSA（20

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语言生成 文本摘要 在不改变文档语义的情况下总结出文档的主要内容。可应用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要生成等场景。 诗歌生成 根据用户输入的诗歌主题，自动赋诗。生成的诗歌种类多样，言简意深，对仗工整，平仄协调。用户不仅可以指定诗歌类型（五言绝句、七言

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在当前应用关联的实例中，根据实际业务选择实例。 在需要生成产品的 API服务 所在行单击“生成产品”。 填写产品基本信息。 在“添加版本和API”区域，选择是否创建产品版本，版本号、实例和API服务，勾选API。 只有已部署到RELEASE环境中的API，才能被添加到API产品中。 每个API仅能被添加到一个API产品，无法同时添加到多个产品中。

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“团队数据”，进入“我的团队”页面。 在“我的团队”页面找到需要查看加工生成资源的团队卡片，单击团队卡片上的“加工生成”，进入团队加工生成资源页面。 单击资源名称，即可查看加工生成资源的详情。 删除加工生成的资源 登录 交换数据空间 官网。 单击“管理控制台”，进入交换数据空间控制台界面。

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决策风险高：研判错误可能导致管制失效。 通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景，开始标注前，您需要了解： 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例

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算法发布 上传算法 商品发布 父主题： 发布算法

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String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。

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