深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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关系建模统计信息 功能介绍 关系建模页面，外层的统计信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/models/statistic 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与标准问的相似度小于推荐问阈值时，返回识别失败回复话术。

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使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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用于描述物料定义的扩展属性 操作路径：【Web】建模>物料主数据>物料属性 新建物料属性： 进入功能界面后，单击"新建属性”按钮，进入新建界面 按实际需要填写属性项及对应属性值信息 单击"确认“按钮提交数据 图5 新建属性 批次管理 记录实际业务中产生的批次及与该批次相关的批次属性的主数据，为后续的批次追溯提供依据

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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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、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本

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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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健康打卡与健康统计 标准版健康打卡 员工可登录移动端 WeLink ，进行健康打卡。 管理员可在管理后台开启“健康打卡”应用，导出健康打卡数据等，企业还可根据需要自定义健康打卡应用。 企业管理员 开启应用。在“应用”下拉菜单，单击“应用管理”，找到基础应用中的“健康打卡”，开启应用。

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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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系统建模概述与系统特性 系统建模概述 依据企业的实际研发业务场景，通过物料、文档、设计BOM、物料申请单等业务类型对象的定义和分类；在业务对象的基础上定义编码规则、生命周期、版本、操作等满足企业的业务需求。 系统特性 系统建模为系统应用的前提，一般先按照对企业文档、物料等对象分类

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纵向联邦建模场景 使用TI CS 多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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资产建模 简介 模型管理 资产管理 分析任务定义

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UML建模 概述 类图 用例图 顺序图 活动图 部署图 组件图 状态机图 包图 实体关系图 对象图 通信图 组合结构图 交互概述图

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通过配置化方式，依照数仓规划指引，快速将过审的逻辑模型物理化到数仓位置，降低技术门槛。 图11 免SQL物理化 图12 免SQL物理化2 父主题： 数据开发与治理

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