单击“操作”列的“处理”，可以对客户预警信息进行处理，分为流失预警的处理和资源预警的处理。 流失预警的处理： 处理结果为已流失时。 处理结果为未流失时。 资源预警的处理： 您也可以在“伙伴中心 > 主页 > 客户预警”进入“处理预警”页面进行处理。 您也可以在“伙伴中心> 销售 > 客户 > 客户管理”页面，单

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国家预警信息 突发事件预警信息发布网，每10分钟同步一次。国家预警信息连接器包含“生成突发事件每日数据”、“预警数据”两个执行动作。 连接参数 国家预警信息连接参数说明请参考表1。 表1 国家预警信息连接参数说明 名称 必填 说明 连接名称 是 设置连接名称。 描述 否 对于连接的信息描述说明。

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长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可

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长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可

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您的租间需开启IVR分析特性、智能IVR特性。 您的机器人在“IVR分析>业务预警条件配置”成功配置预警条件。 您的机器人达到业务预警条件配置阈值，并且被定时任务统计。（定时任务每小时执行一次） 操作步骤 您登录客户服务云，进入“IVR分析>告警事件”界面。 您可通过机器人、流程版本、时间范围进行条件筛选。

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较高的成本效益。 长期项目：对于周期较长的项目，套餐包计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，可提前购买套餐包资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，套餐包计费模式可确保资源的持续使用，降低因资源欠费而导致的数据安全风险。

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长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可

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长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可

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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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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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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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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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长期项目：对于周期较长的项目，如搭建企业运营管理应用等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月套餐以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可

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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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包年/包月实例生命周期 到期预警 包年/包月Hyperledger Fabric增强版实例在到期前第7天内，系统将向用户推送到期预警消息。预警消息将通过邮件、短信和站内信的方式通知到华为云帐号的创建者。 到期后影响 当您的包年/包月Hyperledger Fabric增强版实例到期

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长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等，包年/包月计费模式可以确保在整个项目周期内资源的稳定使用。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 数据安全要求高：对于对数据安全性要求较高的业务，包年/包月计费模式可

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理、通过业务规则引擎，AI智能分析服务，实现项目的整合管理。 计划管理：为项目经理、后台运营管理人员提供WBS计划、活动流管理、施工计划、设备计划、智能排程、偏差预警、dependency管理服务，通过正推、逆推算法，浮时计算、矢量绘图技术服务，实现实时计划的精准规划、合理调度、高效执行、计划准确率的提升。

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企业官网、在线商城、博客等。 长期项目：对于周期较长的项目，如科研项目、大型活动策划等。 业务高峰预测：如果能预测到业务高峰期，如电商促销季、节假日等，可提前购买包年/包月资源以应对高峰期的需求，避免资源紧张。 适用计费项 以下计费项支持包年/包月。 表1 适用计费项 计费项 说明

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