8% 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 2% ModelArts概览 4% 图像处理实验 12% 语音处理实验 12% 自然语言处理 实验 5% ModelArts平台开发实验 15% 推荐在线学习 HCIP-AI EI Developer 推荐线下培训 HCIP-AI EI Developer培训

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新增“异步推理”章节。 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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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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调用问答机器人 对话体验 调用API 父主题： 智能问答机器人

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不支持规格变更。 不支持迁移。 不支持自动恢复功能。 由于Fp1型、Fp1c型云服务器包含FPGA卡，在云服务器关机后仍然收费。如需停止计费，请删除弹性云服务器。 后续处理 弹性云服务器创建成功后，可以通过FPGA加速型云服务器提供的硬件开发套件（HDK）和应用开发套件（SDK），进行AEI（Accelerated

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好的实现数据整合洞察、提高数据透明度、提高计划效率、增强部门协作，提高计划KPI与客户服务水平等。总体包含Demand.ai、Inventory.ai、Supply.ai、Insight.ai等套件，对应需求计划、库存/补货计划、生产计划、控制塔等业务方向。 主要应用在如下业务场景：

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方式访问对话机器人服务，具体操作请参见《对话机器人服务接口参考》。 管理控制台方式 其他相关操作，请使用管理控制台方式访问对话机器人服务。如果用户已注册公有云，可直接登录管理控制台，从主页选择“人工智能”>“对话机器人服务”下对应的子服务。

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机器人管理配置指南 快速入门 配置智能机器人 操作员：配置普通IVR 配置预置流程 父主题： 租户管理员指南

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据智能应用、AI场景应用。 城市智能体提供以下子服务： 时空计算服务 时空计算服务依托于华为云在人工智能，大数据、云原生等前沿技术的积累，构建的安全、高效、利旧、开放的云原生时空计算统一底座，提供时空数据生产、建模、分析的端到端时空数智融合的使能平台，使能行业快速应用创新，为智慧

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什么是视频智能分析服务 (VIAS) 视频智能分析服务(Video Intelligent Analysis Service)，是提供摄像头视频数据采集、视频数据分发、视频数据转储、AI智能分析、预警事件上报等多项能力的一体化平台，依托于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现智慧

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spec: maintainers: - email: osc@huawei.com name: osc huawei provider: email: osc@huawei.com name: osc huawei OSC服务格式包 OSC服务包格式中详情来源于metadata

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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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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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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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概述 欢迎使用对话机器人服务 (Conversational Bot Service) 。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。 在调用对话机器人服务API之前，请确

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应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。

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2017-09-30 第十三次正式发布。 本次变更如下： 新增人工智能服务监控指标。 新增弹性文件服务监控指标。 新增 函数工作流 服务监控指标。 新增查询主机配置数据。 2017-07-30 第十二次正式发布。 本次变更如下： 新增人工智能服务监控指标。 新增创建告警规则。 查询已关注指标标记为“已废弃”。

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /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 是

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应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。

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应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。

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hfl_type 否 String fl作业类型枚举。TRAIN（训练），EVALUATE（评估）。 枚举值： TRAIN(训练型) EVALUATE（评估型） hfl_platform_type 否 String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL（本地），MODEL_ARTS（modelarts）

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