本示例为设备自带的温度传感器上报的温度大于80度时，平台自动下发命令关闭设备。 操作步骤如下： 1.配置 设备接入服务 （IoTDA）：定义物模型、创建产品设备和联动规则引擎配置。 2.接入进行验证操作。 图1 示例说明 配置设备接入服务 在设备接入服务中创建产品模型、注册设备并设置设备联动规则，实

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TEGER]) 温度超过温度上限，或者低于温度下限（告警阈值可通过display temperature命令查看）。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 303046689 重要 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 OID MIB节点号 Index 温度传感器索引 EntryPhysicalIndex

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不能获取单板温度，风扇不能根据温度自动调节转速，风扇一直全速工作，会一直产生很大的噪声，但是不会影响业务。 可能原因 IIC总线故障 处理步骤 使用display temperature { all | slot slot-id }命令，确认是不是由IIC总线故障引起的温度传感器异常。

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告警时“Temperature”表示的是触发该告警的温度阈值，而非AP的实际温度。 APID AP ID。 对系统的影响 表明当前AP温度超过了阈值。 如果阈值设置的不高，对业务没有影响。 如果阈值设置的较高，说明当前AP温度确实较高，可能导致AP器件工作异常，影响业务。 可能原因

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原因3：暂不影响业务，但需要尽快提高单板温度。 原因4：暂不影响业务，但需要尽快提高子卡温度。 可能原因 原因1：子卡温度偏高。 原因2：单板温度偏高。 原因3：单板温度偏低。 原因4：子卡温度偏低。 处理步骤 原因1：子卡温度偏高。 检查风扇过滤网是否堵塞。 如果是，请清理过滤网。 如果不是，请执行步骤2。

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EntityThresholdCritical 实体温度阈值 EntityThresholdCurrent 当前温度值 EntityTrapFaultID 故障码 ReasonDsp 告警产生原因 对系统的影响 原因1：单板温度过高。 单板温度过高，可能导致单板复位。 单板温度过高，可能导致单板下电。 可能原因

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联邦预测作业管理 查询联邦预测作业列表 查询训练作业下的成功模型 父主题： 计算节点API

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ex 产生温度告警的实体的索引。 BaseThresholdEntry_hwBaseThresholdType 检测温度的实体类型（1为温度传感器，S系列交换机都是用这种温度传感器）。 BaseThresholdEntry_hwBaseThresholdIndex 温度传感器的索引（从1开始）。

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如果风扇过滤网堵塞，请清理过滤网。若告警继续产生，请执行步骤2。 如果风扇过滤网没有堵塞，请执行步骤2。 检查环境温度是否过高。 如果环境温度过高，请增加外部散热装置，降低设备间的温度。若告警继续产生，请执行步骤3。 如果环境温度正常，请执行步骤3。 检查设备风扇是否故障。 如果风扇故障，请更换工作异常的风扇。

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自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 操作指导 准备数据 创建项目 数据标注

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星期 星期。 星期四 早晚天气变化 早晚天气变化。 白天：晴转多云，夜间：多云 实时天气 实时天气状况。 多云 最低温 最低温度。 30 最高温 最高温度。 39 风速 风速，km/h。 10.6 降雨概率 降雨概率。 30% 生活提示 生活提示。 记得带伞 父主题： 生活服务类

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts，用于机器学习模型训练，预测故障分析结果。 使用 函数工作流 FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门

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机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发起方配置 TICS 的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参

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learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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在服务详情页，单击选择“预测”页签。 图4 上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定

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关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

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成本和使用量预测 预测机制 预测的应用

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