风险管理 新建风险 查看风险 父主题： 项目管理

查看更多 →

新建风险 进入项目管理界面，选择风险管理，点击【新建】 图1 新建风险 编辑风险信息后点击【确定】 图2 新建风险 父主题： 风险管理

查看更多 →

风险检查 风险检查简介 主动检查 自定义规则 风险报告 自动检查

查看更多 →

风险报告 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“风险检查总览”。 点击右上角“下载”按钮可以下载风险检查报告，检查报告将总览和每个风险项按sheet页区分。 左侧导航树“风险检查维度”中选择一个维度，在风险项

查看更多 →

风险防范 我们强烈建议您： 在.hcloud目录及其子目录和文件上配置适当的文件系统权限，仅限授权用户访问。 在使用敏感变量时对变量值进行加密，以防止敏感信息泄露。 尽可能使用临时认证凭据以降低认证凭据泄露时带来的风险。 父主题： 安全

查看更多 →

风险中心 稽查风险体检 单击导航栏“ 风险中心 ”下面的稽查风险可以看到所有已生成的体检报告 图1 稽查风险 如果没有报告，单击“立即检测 ”，选择要生成报告的年度 ，单击开始检测报告过10-15分钟就会自动生成： 图2 立即检测 图3 稽查风险检测1 图4 稽查风险检测2 报告

查看更多 →

风险操作 风险操作位于代码组详情中的“设置 > 风险操作”。 代码组所有成员均可查看，但是仅支持项目管理员或代码组所有者修改。 目前有如下操作： 删除代码组：删除代码组将导致所有子代码组和资源被删除。删除的代码组无法复原。您只能删除一次，并且无法恢复，请再三确认！ 更改代码组名称

查看更多 →

风险预防 基线检查 漏洞管理 查看/导出应急漏洞公告 策略管理

查看更多 →

分子属性预测 基于盘古药物分子大模型，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片，进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息，及配置相关参数。 输入方式：支持绘制分子、选择文件、手动输入。

查看更多 →

中。这个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题： 使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测

查看更多 →

学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

查看更多 →

使用风险检查和风险报告下载 进入“优化顾问”的“风险检查总览”页面，单击“检查”或“选择账号”，即可开始。 检查完成之后，单击页面右上角“下载”按钮，可以将本次检查结果保存至本地。 在“风险检查维度”页面的各个维度下，可对各个检查项进行单独检查，并且风险项支持单个检查内容详情下载。

查看更多 →

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

查看更多 →

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（

查看更多 →

预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

查看更多 →

查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务，并启动任务。 座席处于空闲态，预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心，输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果，可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

查看更多 →

时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

查看更多 →

可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。

查看更多 →

通过短消息、邮件等方式发送给所有相关人员，确保使相关人第一时间得知故障信息，以便快速组织应急响应。 预测：维护团队需要根据系统运行现状，通过数据分析、机器学习等方式，预测系统的风险情况，提前进行预防和处理。 在进行应急恢复处理时，通常需要尽快缓解或恢复业务，快速结束业务中断对客户

查看更多 →

，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

查看更多 →

创建风险 单击“确定”，风险创建成功后，如图3所示。 图3 新建的风险 反馈风险措施（自动识别和人工创建的风险均可操作）。 如图4所示，在“风险管理”页面中，单击风险“风险措施”列的“待反馈”，弹出的“风险措施”页面。 图4 进入反馈风险措施 如图5所示，在“风险措施”页面，输入风险措施，上传附件。

查看更多 →