Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topolog

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策略名称：设置白名单策略的名称。 智能学习天数：请根据您业务的场景选择智能学习的天数，您可以选择“7天”、“15天”或者“30天”。 如果选择的智能学习天数小于实际业务场景操作的天数，会导致智能学习失败。 图3 配置策略信息 单击“添加服务器”，添加智能学习服务器，如图4所示。 添加为智能学习的服务器，服务器

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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，包括市场趋势、消费者行为、竞争环境等。通过多种方法的组合，如历史数据分析、资源分析、趋势分析等，以此作为预测需求的基础，并结合人工智能机器学习算法，以便更准确地预测未来的需求，评估工作负载的资源需求。 使预测与工作负载目标保持一致 为了确保预测与工作负载目标保持一致，需要定期对

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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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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对话机器人SDK简介 对话机器人概述 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答系统。 对话机器人服务端SDK是对服务提供的REST

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图解对话机器人

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智能问答机器人简介 问答机器人可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智

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添加问答型对话机器人 问答型对话机器人可根据用户的具体问题给出具体答案，回答的内容更基于知识而不是用户目的。 在添加问答型对话机器人时，您需要事先增加问答组，问答组与任务机器人中的领域效果类似，用于专门解答特定业务的问题，例如咨询产品资费问题。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务> 知识管理

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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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问答机器人。 步骤1：购买机器人 步骤2：新建语料 步骤3：对话体验 步骤4：调用问答接口 步骤5：问答机器人运营 步骤1：购买机器人 在使用智能问答机器人之前，您需要登录CBS管理控制台购买问答机器人。购买完成后，您可以通过问答机器人列表，查看机器人信息。刚购买的问答机器人状态为创建中，创建成功后状态为可用。

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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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采用常规流程。 小城镇全场景三维模型生产 小城镇全场景三维模型生产，主要适用于1万-20万张照片以内的大规模数据处理及分割子区块处理等，分割子区块可以降低数据量大的情况下对机器内存的要求，并能提高空三照片入网率。

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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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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必须通过量化方式指导产品决策，在产品规模化推广之前搭建数据分析系统，如果在之后做会非常痛苦。 DevOps实施的第三步：建立高度信任的持续学习和实验的文化。文化看似虚无缥缈，实则非常重要。实际上文化并不是做DevOps转型就能建立的，文化是这个企业自带的基因，文化是企业创始人个人

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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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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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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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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