什么是工业大脑AICS
智能控制系统辨识，通过辨识建立数学模型估计表征系统行为重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统设计智能控制器，辨识完成模型，可通过控制流程中的DT-MPC组件对系统智能控制；工业数据建模...
常见问题
分析预警功能包含辅助线、趋势线、预测和异常检测四种分析方式，其中趋势线、预测、异常检测仅适用于专业版。高级版是否支持报表使用分析功能？支持。且只有组织管理员才可以使用报表分析功能。高级版试用版为什么不能连接Hive数据源？您...
通过Elasticsearch机器学习实现业务...智能检测和预测
Elasticsearch机器学习是一种利用机器学习技术对Elasticsearch数据进行智能检测和预测的工具，可以自动识别数据模式和数据异常，生成新的特征和聚合结果，为数据分析和应用提供支持。Elasticsearch机器学习可以提高数据的可用性和价值，还...
语音合成FAQ
SSML是一种基于XML的语音合成标记语言，SSML不仅可以控制语音合成能读什么，更可以控制语音合成怎么读，包括控制断句分词方式、发音、速度、停顿、声调、音量等特征，甚至加入背景音乐。具体请参见 SSML标记语言介绍。对于多音字，TTS语音...
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
机器阅读理解解决方案
步骤三：离线批量预测 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解预测组件，基于海量篇章文本和问句，用微调好的机器阅读理解模型或PAI提供的默认模型，进行批量离线预测答案抽取。步骤四：部署及调用模型服务 通过模型在线服务 EAS，您可以将...
Quick BI组合图的智能洞察预测功能为什么在图表添加...
问题描述 Quick BI组合图的智能洞察预测功能为什么在图表添加过滤器后不显示预测结果。问题原因 预测功能需要至少14个数据点，这里加过滤器后点过少，不足预测所需数据的最低要求，所以没有结果。解决方案 过滤器选择大于等于14个数据点的...
AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制
本文通过一个冷热通向水管的流量和温度对象控制过程，为您介绍单入单出-非积分的仿真案例。背景信息 以下是一个简单的过程：有一个热水管和一个冷水管通向水箱，冷水和热水混合后从水箱流出。设定冷水管的流量是不可以人为改变的，但可以...
通过云控制API实现资源管理
为什么要用云控制API管理云资源 随着云计算服务业务越来越丰富，很多云厂商为客户提供的相关的API数量也多达上万个。而在云服务被集成过程中，客户/伙伴面对上万单点API往往无从下手。从“找到正确API”到“了解使用方式”再到“弄清楚上...
人群预测
列表上方提示已用预测任务数/购买的预测任务数，为组织下所有空间的总和。新建任务将消耗可用预测任务数，执行失败的不计数。操作步骤：选择工作空间>用户洞察>复购预测>人群预测。单击右上角 新建任务，配置页面如下图所示。输入任务名称...
部署AHPA
容器服务 Kubernetes 版 支持AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性能力。AHPA可以根据历史数据进行...阿里云Prometheus监控提供一键安装AHPA组件功能，并提供开箱即用的专属监控大盘。详细信息，请参见 为AHPA开启Prometheus大盘。
部署AHPA
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预测
预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 ...
横向预测
横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 聚类 簇序号-组件截图 二、参数说明 参数名称 参数...
Quick BI散点图如何预测数据
概述 本文主要介绍Quick BI中哪些图表可以预测数据，以及如何设置数据预测功能。问题描述 仪表板中的散点图是否可以预测数据，如何设置？问题原因 散点图不支持预测数据，其他的图表有的可以支持预测数据。解决方案 1.散点图不支持数据预测...
模型预测
本章节为您介绍在 Designer 训练得到模型后，如何做生产化部署对新数据进行预测。背景信息 部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。按照新数据的预测时效要求，预测任务分为两类：离线预测和在线预测。对于两类需求，在Designer...
创建时序预测作业
预测ID 时序预测作业会随时间推移进行持续预测，每次预测都有一个唯一的ID标识，即预测ID，格式为 Pred-{timestamp}，其中 {timestamp} 表示时序预测作业进行预测时的时间戳，精确到秒级。实体ID 通过选择实体ID，查看目标实体对应的时间...
控制台使用问题
本文介绍物联网平台控制台使用相关问题。类目 问题 功能入口 物联网平台控制台入口 设备管理 如何激活设备？是否支持在控制台直接更换产品和设备的所在地域？产品详情页面为什么没有功能定义页签 物联网平台公共实例下产品和设备突然消失了...
基于预测自动弹性伸缩
为了应对业务增长和数据库高负载所带来的性能挑战，数据库自治服务DAS提供基于预测的自动弹性伸缩策略，通过实例过去10天的历史数据预测未来24小时的性能指标，并在预测的性能指标达到阈值时主动提供扩容建议。前提条件 实例为如下版本：...
全局搜索
本文介绍管理控制台的全局搜索功能。您可以在顶部导航条的搜索框，针对全控制台搜索以下几类信息：最近使用。未输入搜索条件时，为您提供最近访问过的控制台入口。控制台入口搜索。输入云产品的中文、英文名称或与产品相关的关键词，匹配...
预测
本文为您介绍 Designer 提供的预测算法。使用Designer中的传统数据挖掘算法得到的模型，如果没有同名配套的预测组件，通常都可以采用这个通用预测组件来做预测。该组件的输入为训练模型和预测数据，输出为预测结果。组件配置 您可以使用...
离线批量预测
对实时性要求不高的业务场景，通常会使用模型对数据集进行周期性的批量离线预测。在Designer中提供了支持离线预测的完整功能。本文为您介绍如何在Designer平台进行离线批量预测。在开发环境进行批量预测 Designer中提供了多种预测组件，...
成本分析
预测费用是根据用户的历史后付费费用估算的，因此仅预测后付费费用变化，可能与预测时段内的实际费用不同，预测数据仅供参考，最大支持12个月的预测（详见费用预测）。查看费用趋势 在费用趋势板块，可查看多类维度下的费用变化趋势。分类...
为SAG硬件实例配置访问控制
本文介绍如何为智能接入网关SAG（Smart Access Gateway）硬件实例配置访问控制，以控制SAG硬件实例的流量。背景信息 SAG硬件实例支持基于应用类型匹配流量，在您添加访问控制规则时如果您配置了 应用分组 或 应用，则表示您要配置基于应用...
教育搜题
预测各⽂本⽚段的字段类型（题干描述、选项等等）；4.词权重分析：功能介绍：该功能主要分析了查询中每一个词在文本中的重要程度，并将其量化成权重，权重较低的词可能不会参与召回。这样可以避免当用户输入的查询词中包含一些权重低的词时...
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
复购预测概述
复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购率。...
模型训练
文本关系抽取-模型训练。完成了数据集的构建，就...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
工作原理
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍时序预测的背景信息、功能、调度与执行场景、使用建议等信息。背景信息 ...
模型训练
完成了数据集的构建，就可以开始模型的训练了。...召回率（Recall）：对某一类别而言为正确预测为该类别的样本数与该类别的总样本数之比，对于整体而言为正确预测的样本数与所有类别的总样本数之比。F1值：为精确率和召回率的调和平均数。
软测量校正
计算逻辑原理 当化验值校正确认信号从“校验中”变为“校验完毕”时：根据输入的年月日等时间点得到时间T，从IGate中读取T-K（即预测模型时间偏差）前后deltaT（即时间偏差上限）时间范围内的“预测值”历史数据，找到最接近T-K时刻的预测...
预测与异常检测函数
预测与异常检测函数通过预测时序曲线、寻找预测曲线和实际曲线之间误差的Ksigma与分位数等特性进行异常检测。关于函数的算法及原理请参见：LOG机器学习介绍（01）：时序统计建模 LOG机器学习介绍（03）：时序异常检测建模 LOG机器学习介绍...
访问控制
如果您需要对客户端的访问请求进行精确控制时，您可以为监听开启访问控制功能，通过设置白名单仅允许特定的IP地址访问，或者通过设置黑名单仅限制某些IP地址的访问。访问控制介绍 访问控制功能由访问控制策略组和访问控制方式组成。访问...
AHPA概述
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
AHPA概述
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
模型预测
您可以在模型排行榜中选择某个模型进行预测任务，本文为您详细介绍GDB Automl模型预测的方法。操作步骤 模型预测完成后，在模型排行榜中选择需要预测的模型，单击 预测.选择用于模型预测的数据帧，单击 预测。在模型预测结果中，可以查看...
文本摘要预测
您可以使用文本摘要预测组件，对已训练好的文本摘要模型进行测试，并根据预测结果评估模型的推理效果。本文为您介绍文本摘要预测组件的配置方法。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：Designer。...
控制策略相关问题
修改控制策略后，控制策略为什么没生效？您在修改资产关联的控制策略后，需要通过堡垒机重新登录该资产才会生效。具体操作，请参见 运维概述。控制策略执行规则是什么？如果您添加的多条控制策略关联了同一主机或用户，在运维资产时，控制...
流量防护规则适用场景
MSE流量防护就是一款借助流量控制、热点防护等模块，来提高应用高可用能力的产品。本文介绍各个流量防护规则以及适用的场景。不稳定场景 在生产环境中您可能遇到过以下不稳定的情况：大促时瞬间洪峰流量使得系统超出最大负载、Load飙高、...
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