搭建NGS流程，执行分析作业及批量执行NGS分析。 新型冠状病毒（COVID-19）虚拟药物筛选 本最佳实践介绍如何使用EIhealth平台虚拟药物筛选功能，通过获取示例数据，创建药物虚拟筛选任务并查看结果。

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筛选组件类型 操作场景 在图层中，支持按组件名称、组件标题和组件类型进行筛选，帮助您更加高效的选择所需要的组件。 操作步骤 参考创建页面中操作，创建所需的页面。 选择“图层”，进入图层页面。 在图层中，单击，筛选组件。 图1 筛选组件 父主题： 图层管理

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检测结果 添加筛选条件。 在筛选框添加过滤条件，添加一项或多项过滤条件，并配置相应条件属性。 在时间筛选框中，选择时间范围。 单击筛选框后“保存”，弹出筛选条件保存窗口。 图2 保存筛选条件 配置筛选条件信息。 设置“场景名称”，自定义筛选条件名称。 （可选）勾选“设为默认筛选条件”。

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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上市、进入临床的小分子药物进行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估，获取的结合能信息均公开在“神农项目”中。 图1 “神农项目”药物虚拟筛选数据库 图2 数据库模板 药物配体注释信息数据库 数据库呈现了“神农项目”中8500多种药物的注释信息。包含了药物在DrugBank数据

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Notebook开发环境创建、更新、删除等相关操作API。 虚拟药物筛选 虚拟药物筛选 创建study、列举study、删除study等相关操作API。 表2 临床研究、AI辅助药物设计API 类型 API 说明 药物设计 API（AI辅助药物设计） 分子生成、分子优化、靶点化合物结合预测、分子属性预测相关操作API。

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删除筛选条件 操作场景 如果筛选条件不需要继续使用，您可以参考以下指导删除筛选条件。 约束与限制 当筛选条件已关联镜像会话时，不支持删除，请解除关联后重试。 一个镜像会话必须关联一个筛选条件，您需要将镜像会话的筛选条件更换成其他筛选条件，具体请参见更换镜像会话的筛选条件。 如果您

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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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介绍语言处理相关知识，传统语音模型，深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识，关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。

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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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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业

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药物作业管理 获取药物作业列表 取消药物作业 删除药物作业 更新药物作业 创建分子聚类作业 父主题： API（盘古辅助制药平台）

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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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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。

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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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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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，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，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 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

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