永洪商业智能解决方案实践

含问答数据、访问数据、热点问题和关键词统计。并根据运营信息，反向推动知识库、模型的优化和改进。 除已有的运营信息外，您还可以处理系统记录的未解决问题或问答日志，反向推动知识库的丰富和优化。

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能问答机器人的版本有基础版、高级版、专业版和旗舰版，您可根据自己业务的需求选择对应的版本。 图1 智能问答机器人使用流程图 表1 智能问答机器人使用流程说明 流程 说明 操作指导 创建问答机器人 选择购买基础版、高级版、专业版或旗舰版智能问答机器人。 问答接口调用默认按调用次数计费，也可以购买接口调用优惠套餐包。

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单击数量列，进入管理问答组页面。 单击“”，填写问题和标准答案，以及回复类型（回复文本还是资源模板），如下所示。 为了提升问答被匹配到的准确率，您可单击“问”后的，或单击“关键词1”后的，为问题添加相似问或关键词。 单击“”，按钮，保存成功。 （可选）为了提升问答管理的效率，您可将问题和答案通过指定的格式维护

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对话机器人服务CBS 用户可通过调用该接口与机器人进行会话，包含“问答机器人”、“热点问题统计”等执行动作。 连接参数 对话机器人服务CBS连接器使用IAM认证，连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 问答机器人的连接

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管理机器人测试用例 前提条件 您已经参照配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）完成流程和机器人的配置。 管理测试用例有什么用？ 自动测试可以使运维人员使用自动测试文本来批量测试对话，来验证机器人的回复是否满足预期，减少验证语料是否正确的工作量。 操作步骤 选择“配置中心>机器人

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企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享环境。 AI Gallery简介 AI Gallery简介 使用指导 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery的AI应用 08 SDK ModelArts服务软件开发工具包（ModelArts SDK）是对ModelArts服务提供的REST

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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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 Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用AP

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执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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在哪里可以进行课程学习？ 订单支付完成后，点击“返回我的云市场”，回到“我的微认证”个人中心，进行对应微认证学习。如图1。 图1 进入课程学习-返回我的云市场 您也可以到华为云开发者学堂右上方的“个人中心”，选择“我的微认证”，进行对应微认证学习。如图2。 图2 进入课程学习-我的微认证

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自动学习/Workflow计费项 计费说明 在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练和推理时，会使用计算资源和存储资源，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用： 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。

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更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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场景简介：DataArts Insight支持快速搭建固定报表/大屏，实现全自然语言交互的BI自助分析，让一般业务人员和管理者也能轻松获取和分析数据。 业内痛点：业务涉及表多，报表响应慢；报表交互和样式复杂，调试工作量大。 产品优势：高性能BI引擎支持多种加速模式，10亿数据秒级响应；AutoGr

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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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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1

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训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下：

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全链路性能追踪：Web服务、缓存、数据库全栈跟踪，性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人、企业微信机器人如何获取订阅终端？ 钉钉机器人、钉钉企业内部机器人、飞书机器人和企业微信机器人在添加订阅时，输入的订阅终端地址获取方式如下。 钉钉机器人 在钉钉的群设置中选择“智能群助手”，添加机器人时选择“自定义”，创建完成后即可获得w

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