遥感行业解决方案

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华为云借助多元化算力、聚焦使能平台、联合行业生态伙伴,为客户提供遥感工作平台线上部署、遥感数据在线购买、遥感软件SaaS应用等端到端的遥感行业解决方案

华为云借助多元化算力、聚焦使能平台、联合行业生态伙伴,为客户提供遥感工作平台线上部署、遥感数据在线购买、遥感软件SaaS应用等端到端的遥感行业解决方案

    深度学习遥感预测气候变化灾害 更多内容
  • 大模型开发基本概念

    ,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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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  • 提交排序任务API

    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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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测

    使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题: 纵向联邦建模场景

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  • 重保风险预测

    重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置,选择活动时间段。 配置容量阈

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  • ADMET属性预测接口

    ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质,包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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  • 联邦预测作业

    联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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  • 训练预测分析模型

    训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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  • 部署预测分析服务

    。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可输入代码进行测试。在“自动学习”页面,在服务部署节点,单击“实例详情”进入“在线服务”界面,在“预测”页签的“预测代码”区域,输入调试代码。

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  • 部署预测大模型

    部署预测大模型 创建预测大模型部署任务 查看预测大模型部署任务详情 管理预测大模型部署任务 父主题: 开发盘古预测大模型

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  • 成本计划

    于云支出是可变的,没有一种预测方法可以适用所有场景, 结合基于趋势(已上云业务的历史支出作为输入)的预测和基于业务驱动因素(例如新业务上云或区域扩张)的预 测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析

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  • 使用时序预测算法实现访问流量预测

    在线服务 步骤7:在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面,单击在线服务名称,进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中,切换到 “预测“ 页签,单击“上传”,从本地上传待预测数据,格式参考算法说明。 本地上传数据完成后,单击“预测”,开始预测。 图9 预测结果 步骤8:清除资源

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  • 预测接口(文本标签)

    预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API

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  • 分子属性预测(MPP)

    分子属性预测(MPP) ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题: API(AI辅助药物设计)

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  • 训练预测大模型

    训练预测大模型 预测大模型训练流程与选择建议 创建预测大模型训练任务 查看预测大模型训练状态与指标 发布训练后的预测大模型 管理预测大模型训练任务 预测大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古预测大模型

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  • 准备预测分析数据

    得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。 当前由于特征筛选算法限制,预测数据列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 表格数据集示例: 以银行存款预测数据集为例:根据预测人的年龄、工作类型、

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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 简介

    两违整治遥感监管 土地利用变化监管 农业 耕地非农化遥感监测 农业保险遥感监测 环保 裸土扬尘源遥感监管 秸秆全量化处置遥感监管 非正规垃圾堆遥感监管 黑臭水体遥感监管 自然保护区天空地一体化监管 林业 松林变色立木天空地协同监测 森林火险预警与火情监测 父主题: 卫星遥感数据服务

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  • 确认学习结果

    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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