开启RocketMQ消息轨迹 操作场景 查询消息轨迹前，需要先在客户端开启消息轨迹。 本章节介绍使用Java、Go和Spring开启消息轨迹的方法。 5.x基础版不支持开启RocketMQ消息轨迹。 前提条件 生产者Java客户端版本在4.9.0以上才支持事务消息的轨迹，如果版本不满足要求，请先升级。

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流经按键菜单节点的通话，详情页IVR轨迹中会展示按键详情。 图7 IVR轨迹-按键详情 通话轨迹只能保存15天，如果通话开始时间距离当前时间已达到或者超过15天，通话轨迹被清空，如图 图8 IVR轨迹清空 如果通话轨迹跨天了就会删除15天前的轨迹，15天内的轨迹会保留。 ivr轨迹记录保持、咨询、转

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据参与方使

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cruises_id Integer 巡航轨迹ID cruise_type String 巡航轨迹类型，枚举值： CRUISE_TRACK 巡航轨迹 MODEL_TRACK 模式轨迹 PAN_TRACK 水平轨迹 TILT_TRACK 垂直轨迹 说明： 目前设备只有CRUISE_TR

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轨迹数据信息(tracks) 功能介绍 Edge上报tracks消息到平台，平台经过处理后将该消息推送到对应的数据转发配置通道。 轨迹数据信息，Edge识别的某一时间段内的路侧车辆数据，包括车牌、车速、位置等信息。 TOPIC v2x-v1-tracks 如果新增数据转发配置时填

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。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整

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使用模型 用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试的图片 查看预测结果，命令如下。 1 2

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预测接口（排序） 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是

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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。

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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

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如何查看设备历史轨迹？ 前提条件 PC坐席进入智能监控页面。 右上角切换视角到“地图模式” 操作步骤-左侧树目录发起问题 进入智能监控页面地图模式 地图上选择某个设备，在悬浮框上点击按钮“历史轨迹”文字按钮 左侧设备树侧边栏展开“历史轨迹”小栏目，如下图所示。历史轨迹展示该设备最近

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巡航轨迹和预置位 查询摄像机预置位列表 添加摄像机预置位 删除摄像机预置位 修改摄像机预置位 移动摄像机到预置位 获取巡航轨迹列表 查询指定巡航轨迹详情 添加摄像机巡航轨迹 删除摄像机巡航轨迹 修改摄像机巡航轨迹 启停摄像机巡航轨迹

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关联预测（link_prediction）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

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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

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预测的应用 用户开通预测功能后，可以通过预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量，也可以根据预测数据设置预算提醒，以达到基于预测成本进行预算监控的目的。 查看预测数据 登录“成本中心”。 选择“成本分析”。 设置周期。 按月查看预测数据时，支持的周期为：当前月、+3M、+6M、+12M；

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服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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