消息模板变量说明。 告警标注特征 告警标注主要应用于告警通知、消息模板等场景，为告警非标识性属性。 告警标注为key:value键值对格式，支持用户自定义。key 和value只能由字母、数字和下划线组成，且不能以下划线开头，您最多可创建10个自定义标注。 消息模板中通过$event

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查看已标注文本 在数据集详情页，单击“已标注”页签，您可以查看已完成标注的文本列表。您也可以在右侧的“全部标签”中了解当前数据集支持的所有标签信息。 修改标注 当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。 基于图片修改 在标注作业详情页面，单击“已标注”页签

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更新标注团队 功能介绍 更新标注团队。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}

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任务详情：任务名称、数据类型、标注状态、任务包含的标注信息等。 图2 任务详情 项目任务流程：显示任务当前进度情况。 图3 项目任务流程 标注框数统计：人工/预标注对象数量统计以及标注数据统计。 图4 标注框数统计 查看标注员标注效率。 单击“项目详情 > 人员详情”，阅读人员详情查看标注员标注效率。 提交任务

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数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据

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项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 图片标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入图片标注界面。

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人工智能 华为人工智能工程师培训 华为企业人工智能高级开发者培训 行业AI大赛&培训专业服务 父主题： 培训服务

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器信息。 数据集治理：支持PB级海量存储。 提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。

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人工审核。 单击任务名称，单击任意一张图片，进行人工审核。审核的操作请参考审核操作指导。 查看审核任务统计信息。 单击“统计信息”，查看审核任务的统计信息。 任务详情：任务名称、所处状态、标注及审核人员等信息。 标注对象统计：人工/预标注任务审核对象类别及数量统计、标注数据统计。

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标注服务简介 Octopus标注服务为标注团队提供标注平台管理员、团队管理员和标注任务操作人员（标注员/审核员/验收员）三类职能。三类职能对标注平台的操作权限不同，保证标注任务的数据安全。标注服务管理员根据不同标注任务创建标注团队，分配标注任务操作人员不同职能。创建标注项目，并在

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标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题： 数据准备与处理

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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人工标注 任务类型：有人工标注和预标注两种。此处以人工标注为例。 标注物：标注模板和项目内标注物至少选取一种。 当选取标注模板后，标注模板内标注物与项目内有重名标注物时会跳出弹窗，提示用户项目内有重名标注物，如需使用该标注物，单击确认后默认选择项目下标注物展示在下方显示框中展示。

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选择标注参数。 图2 人工标注 标注类型：人工标注，该标注模板用于人工标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。 图3 预标注 标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。

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数据查看、单点数据标注、连续时间戳数据标注、保存标注结果等功能。 数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新

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为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量数据的深入学习和分析，盘古大模型能够捕捉语言中的细微差别和复杂模式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据

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根据数据信息图判断异常数据，选用标注工具将异常数据标注为异常值，完成数据标注。 用户可以选择如下几种标注方法： ：横向选择工具，可横向选择连续时间戳的数据进行批量标注。 ：纵向选择工具，可纵向选择连续值区域内的数据进行批量标注。 ：局部选择工具，可在坐标轴内选择任意连续区域内的数据进行批量标注。 ：自动

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U。 自动标注数据 在“数据标注”页面，会显示自动标注的进度，如果自动标注完成，标注进度为100%。 图1 自动标注完成。 标注完成后，您可以单击“标注结果确认”中的“前往确认”，进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”，进入手动标注数据页面，针对“已标注”的数据进

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结束白板标注 表1 结束白板标注 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/v1/whiteboard/annotation/stop 接口功能 结束白板标注 接口说明 本接口调用后，可结束白板标注 响应数据 参见表2，表3 表2 返回值 参数 类型

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标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题： 数据管理

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创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session

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