自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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。 该企业具有如下特点和诉求： 企业没有专业IT人员，缺乏网络建设与运维能力。 单个咖啡厅最大人流量不超过20人。 企业希望在访客接入无线网络时，为访客推送最新的商品以及优惠信息。 基于该企业的诉求以及咖啡厅的实际情况，可采用智简园区网络解决方案华为公有云部署场景进行网络建设。由

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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 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 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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。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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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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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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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。 父主题： 产品介绍

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，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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19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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亮点特性 电子围栏 基于入侵检测算法，在一些重要的区域进行设置，防止非法的入侵和各种破坏活动。主要应用于园区安防和智慧城市，管理人员观察视频画面，派遣人员前往处理，避免造成损失。支持多目标同时入侵检测，并告警提示。 图1 电子围栏1 图2 电子围栏2 人流统计 通过人流量统计算法，可以

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该企业具有如下特点和诉求： 企业没有专业IT人员，缺乏网络建设与运维能力。 单个咖啡厅最大人流量不超过20人。 企业希望在访客接入无线网络时，为访客推送最新的商品以及优惠信息。 用户终端以无线接入为主，存在少量哑终端通过有线接入。 基于该企业的诉求以及咖啡厅的实际情况，可采用智简园区网络解决方案华为公有

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该企业具有如下特点和诉求： 企业没有专业IT人员，缺乏网络建设与运维能力。 单个咖啡厅面积小且每小时最大人流量不超过20人。 企业希望在访客接入无线网络时，为访客推送最新的商品以及优惠信息。 基于餐饮企业的诉求及咖啡厅的实际情况，可采用华为乾坤云管理网络完成网络部署和运维。由于企业没有IT人员，可以选择由MSP进行代建和代维。

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自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：

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或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关

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被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision 精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy 准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。

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line_count_interval 否 Int 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。 region_count_interval 否 Int 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为(0, 86400]，默认值为2。

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Integer 过线人流量统计周期，单位为秒，统计的是一段时间的人流量结果。取值范围为[1, 86400]，默认值为2。 最小值：1 最大值：86400 缺省值：2 region_count_interval 否 Integer 区域人流量统计周期，单位为秒，统计的是当前时刻的区域人流量结果。取值范围为[1

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