似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从

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票房 上映时间 上映时间 电影:主演:人物 主演 电影:导演:人物 导演 单击实体“人物”对应的图标。 填写实体“人物”映射前的抽取项：“Person”。 填写映射到实体“人物”抽取项，如图16和表5所示。 图16 实体人物的抽取项 表5 实体人物的抽取项 属性 抽取项 name 中文名

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个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相

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绿幕布景：绿幕拍摄后期可以自定义更换其它背景，拍摄时绿幕需要铺满整个画面，尽量不要有褶皱、阴影，否则会影响抠图效果，请务必得到满意布景后再开始拍摄。 发型佩饰：避免佩戴会晃动的耳坠，耳坠晃动会影响口型学习，可佩戴固定耳钉。避免碎发太多，容易导致绿幕扣不干净，如果是实景拍摄则不受影响。 衣服颜色：使用绿幕背景拍摄视

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影视作品 主演 人物 人物 出生日期 Date 影视作品 编剧 人物 影视作品 导演 人物 人物 祖籍 地点 人物 父亲 人物 人物 出生地 地点 影视作品 出品公司 企业 人物 妻子 人物 人物 母亲 人物 人物 国籍 国家 影视作品 上映时间 Date 按上文要求准备待标注的训练数据

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力。在部署服务中，通常提到的代理主机，如无特殊说明，一般是指已绑定公网IP的弹性云服务器。 主机连通方式 在主机部署场景中，部署服务下的执行主机通过SSH/WSMan协议与目标主机进行通信以实现应用的部署。执行主机又称资源池，是表示部署步骤最终执行的物理环境，部署服务在提供官方资

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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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如何删除机器人 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”。 进入费用中心页面，在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中，选择需要退订的机器人，执行退订操作。

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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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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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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mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training

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mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件：AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training

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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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图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上

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导演 导演 主演 主演 知识与实体人物的映射关系，如图4所示。 图4 实体人物的映射关系 在实体“人物”下方的“类型映射”区域填写映射前的实体类型字段“Person”。 填写映射到实体“人物”的抽取项，如表2所示。 图5 实体人物知识映射 表2 实体人物的知识映射字段 属性 抽取项 name

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大容量数据库背景介绍 随着处理数据量的日益增长和使用场景的多样化，数据库越来越多地面对容量大、数据多样化的场景。在过去数据库业界发展的20多年时间里，数据量从最初的MB、GB级逐渐发展到现在的TB级，在如此数据大规模、数据多样化的客观背景下，数据库管理系统（DBMS）在数据查询、

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设置导航栏背景和字体颜色 扫码体验： 请求参数 参数 类型 必填 说明 frontColor string 是 前景颜色值，包括按钮、标题、状态栏的颜色，仅支持 #ffffff 和 #000000 backgroundColor string 是 背景颜色值，有效值为十六进制颜色

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