RPA（不支持） AI服务（支持） AI服务基础版能力：OCR(卡证、票据、通用)、 自定义模板OCR 、ASR（ 一句话识别 ）/ TTS 、NLP基础服务、文本机器翻译 AI服务高阶版能力：合同比对、合同要素抽取、二次开发套件（智能文档理解）、聊天机器人、ASR/TTS 其他AI服务：电力巡检、园区视频

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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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在设计中，减少人员的数量与提高设计效能已成为机电装备设计领域的新方向。机电装备领域设计知识库包括夹具设计知识库、检具设计知识库、连接块设计知识库以及输送线设计知识库。 父主题： 领域知识库

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CreateProjectDomainResponseBody objects 领域列表 表5 CreateProjectDomainResponseBody 参数 参数类型 描述 domain_name String 领域名称 domain_id String 领域id 状态码： 400 表6 响应Body参数

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区块链 被视为数字经济发展和数据安全的重要工具。 在金融领域，区块链被用于支付、贸易等场景。 中国的科技企业也在加大研发力度，推出创新产品。 例如，一家公司研发了智能家居系统，能给人们的生活带来便利； 另一家公司研发了智能机器人助理，可以帮助人们完成各种任务并提供相关信息和建议。 在大数据领域，中国企业也取得了重要突破，为社会经济发展提供了有力支持。

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配和管理效率优化的服务，通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎，以及不同的策略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力

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无监督领域知识数据量无法支持增量预训练，如何进行模型学习 一般来说，建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识，但预训练对数据量的要求较大，如果您的无监督文档量级过小，达不到预训练要求，您可以通过一些手段将其转换为有监督数据，再将转换后的领域知识与目标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。

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解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec， 自然语言处理 和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准

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事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力 交通领域核心生产环节，涉及各种生产资源、机械、人员等计划与调度策略的优化求解能力 电力领域发电机组优化，资源调度，智能电网， 定价 ，电网设计，能源、碳配额交易 金融领域资产组合优化，对冲策略，风险管理

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人，可以通过“删除”操作将机器人删除，删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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。 用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可，后面使用时无需再次申请。如未开通服务，调用服务时会提示ModelArts.4204报错，请在调用服务前先进入控制台开通服务，并注意开通服务区域与调用服务的区域保持一致。 URI URI格式 POST /v1/{project

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取消领域与项目的关联关系 功能介绍 取消领域与项目的关联关系 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v4/projects/{project_id}/domains/{domain_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。单击“新建”。 如下所示填写信息，单击“确定”保存配置。 图1 机器人列表-新增机器人GUI 机器人名称：自定义。 机器人接入码：即在IVR或AICC侧添加被叫路由时，用于流程关联的识别码。 与AICC集成的公有云场景

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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