添加流程变量界面 图2 流程编排示例 保存并发布流程。 选择“智能机器人”，将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”，在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，测试机器人。机器人自动回答流程编排中的变量值表示配置成功。 父主题： 图元

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String 接入标识（机器人接入码） type True String 查询类型 hour: 按小时查询 day: 按天查询 consultCount True int 机器人总的回复数 responseSuccessCount True int 机器人总的成功回复数 unknowCount

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NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。

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项目ID，用于资源隔离。请参见获取项目ID。 qabot_id 是 String 机器人标识符，qabot编号，UUID格式。如：303a0a00-c88a-43e3-aa2f-d5b8b9832b02。 获取方法： 登录对话机器人服务控制台，在智能问答机器人列表中查看qabot_id。 请求参数 表2 请求Header参数

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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elArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务（Host Security

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，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。 父主题： 产品介绍

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，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。 父主题： 服务介绍

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联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API

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续扩展。 model_name name 模型的实例名，每个模型对应aiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名，每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。

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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。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数

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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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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库 如果新购买的机器人与旧机器人均为“专业版”。可以使用“知识共享”功能，实现语料库共享。 将旧机器人的语料库共享给新的机器人，操作如下。 登录CBS控制台，选择旧机器人，进入问答机器人管理页面。 选择“高级设置 > 知识共享”，并单击“添加机器人ID”，设置共享的内容。

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力总量 节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式：节点上容器算力使用总量/节点上算力总量 节点-显存使用率 百分比 每个节点的显存使用率 计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对现有GPU卡剩余资源从小到大进行排序，从中找到第一个满足资源需求的显卡进行部署。例如有三个显卡a、b、c，每个显卡显存资源是8

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