俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch

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梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型，是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型，每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建，从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成：后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正，

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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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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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。 OptVerse以开放API（Application

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决策表”，单击表头后的，可对决策表进行排序，也可启用/禁用对策表。 图1 决策表管理 表1 “决策表管理”页签说明 参数名 参数说明 名称 决策表的名称。 在创建决策表时配置的名称。 标签 决策表的展示标签。 在创建决策表时配置的标签。 描述 决策表描述信息。 最后修改人 最近一次修改决策表的用户名。 最后修改时间

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支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎，支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试，支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。

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成长地图 | 华为云 自动驾驶云服务 自动驾驶云服务（Octopus）是面向车企、研究所的全托管平台，在华为云上提供自动驾驶数据云服务、自动驾驶标注云服务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、配置管理服务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Octopus

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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治理、智慧水务、智慧交通等场景的事件感知、分析和决策能力，助力业务闭环。 方案架构 视频智能分析服务通过对泛园区场景的多源、多模态数据进行采集和接入，基于灵活的云上或边缘部署架构，提供面向人、车、物以及事件的多维度感知、认知和决策能力，同时满足不同领域的客户需求。 图1 方案架构图

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运维配置 工作空间 功能架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据服务、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务、公共配置管理组成。 数据资产 在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储

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ard（奖励分数）。 该奖励分数作为参数用来更新策略模型，再进行新一轮学习。 客户瓶颈 实时性与长期性：AI不仅要做出实时的操作决策，还要做出长期的规划决策，通常对于游戏时间30分钟左右的STG游戏，对应的决策步数（Policy）超过7000步，这意味着Actor执行Policy的时间成本较高。

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S&OP计划：主要解决企业内部参与部门多，缺少流程管理与记录；数据的可视化不够，分析缺少深度以及针对关键场景制作多版计划难度高、效果差的痛点问题。 本实践介绍如何通过杉数科技供应链智慧决策平台对供应链进行优化决策，实现： 计划数据整合、算法赋能、灵活展示与对比；协同多部门之间的数据信息壁垒，高效配合；

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关键KPI指标完成情况无法落实到人、随时跟踪、及时发现问题。业务难以围绕区域、行业、业务、时间等多维度深度分析，发现变化趋势，深度剖析问题，领导决策难以做到看图说话、读数决策。 解决方案 云基华海电子政务大数据平台，主要以各政府部门业务信息资源为核心基础，依托国家电子政务网，借

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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