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表进行质量评分。 对于以上两种不同的质量报告，均支持按天查看质量评分，查看最近7天的质量评分历史变化趋势，以及逐层下钻查看质量评分来源及关联的数据质量规则。 图21 质量报告 数据质量提升是一个发现问题、分析问题、处理问题的过程，首先是基于质量作业的监控发现并跟踪数据质量问题，其

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数据质量 质量检查任务 质量检查报告

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数据质量 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程

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内建质量 开发中心的内建质量数据来源于版本基线化关联的流水线构建记录中的代码检查数据，通过在代码检查（包括代码风格、通用质量与网络安全风险等丰富的检查能力，提供全面质量报告、便捷的问题闭环处理）过程中不断地检查和改进，以管控代码质量。内建质量的目标是提高产品或服务的可靠性、可用性、安全性和性能，降低成本和风险。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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创建数据质量操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“数据质量”页签，单击上方“创建”，进入“创建数据质量”页面。 在“创建数据质量”页面，单击“添加数据质量算子”选择“数据质量检测算子”。 填写基本信息并选择计算引擎。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。

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质量建模 质检项 功能概述：该模块主要是对质检项进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员：系统管理人员。 路径：质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述：该模块主要是对质检模板进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型，基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。

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智能标注 创建智能标注作业 难例确认

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是否可见 是指在添加标注时，此标注是否可见。 描述 对此标注的描述信息。 标注值名称 填写标注下具体的标注值名称，例如，人员信息。 类型 标注值的类型，分为文本和数值两种。 单位 标注值的单位，根据实际标注值选择是否填写。例如标注值为数量，此处可填写位。 描述 填写此标注值的描述信息。

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标注管理 标注管理主要提供可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用于预标注和人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。如果在创建标注模板时，没有找到满足当前所需的标注物，则可以通过标注物管理添加新标注物。 不同标注物可依靠标注物名称以及标注物描述区分。

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标注员 认领标注任务 人工标注操作指导 标注工具和快捷键说明 父主题： 标注服务

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在弹出的“添加标注”对话框中，完成标注选择。 选择需要添加的一个或多个标注，或在搜索栏中输入标注名称检索。 如果存在对应标注则单击复选框选择。 如果不存在对应标注，则单击创建提醒，弹出“创建标注”对话框，具体参数配置参见表1。单击“确定”，完成标注创建，返回“添加标注”对话框。 单

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文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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技能是指完成某个特定功能的能力。如构建一个订机票、查询天气的机器人。 通过配置不同技能，可以让您的机器人进行多轮对话，或完成指定任务，如订票、查天气等。您还可以自定义技能，也可以将系统预置或其他用户共享的技能加到自己的机器人中，直接使用。 创建技能 配置意图 配置对话流程（可选） 在智能问答机器人中，配置一个灵活好用

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共享标注 共享屏幕时支持自定义标注功能，可根据需求标注其他内容。 操作步骤 视频通话时，参考屏幕共享开启共享功能。 选择共享区域共享栏，单击，进入共享标注界面。 图1 桌面共享标注 图2 指定程序共享标注 图3指定区域共享标注 共享标注支持以下功能。 白板：背景切换功能，共享时标

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在“数据标注”页面，单击右上角“创建数据标注”。 在“创建数据标注”对话框，选择微调数据集。 单击“确定”。新创建的标注数据集显示在列表中，继续执行标注数据集。 标注数据集 在“数据标注”页面的标注数据集列表中，单击“操作”列“标注”。 在“标注信息”页面，在“数据集文件列表”下拉列表中选择文件。 单击“

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集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePaddle等，内置经典网络结构并支持用户自定义上传网络，同时，针对遥感影像多尺度、多通道、多载荷、多语义等特征，内置遥感解译专用模型，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

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提高Kafka消息处理效率 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务Kafka版和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用分布式消息服务Kafka版的Topic，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。 对使用分布式消息服务Kafka版的生产者和消费者有如下的使用建议：

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