提交客户对机器人满意度评价结果 (feedbacksatisfaction) 场景描述 机器人回复满意度评价 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/ccmessaging/v1/robot/feedbacksatisfaction，例如域名是service

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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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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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并进行沟通和确认。 服务不覆盖范围 本服务不含友商产品的对比评估，向企业决策团队进行报告汇报，帮助企业获取政策补贴等。 服务区域 中国。 服务流程 服务阶段 里程碑说明 需求调研 通过与客户充分沟通需求，开展企业产品数字化转型业务战略解读、痛点及挑战分析，输出《产品数字化调研报告》或《工业软件国产替代调研报告》。

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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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什么是OptVerse 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。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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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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” 去争辩持续交付的定义不是重点，核心关键是在这个概念背后，都有哪些实践，以及原因和产生的结果。 比叫什么更重要的是为什么。 对持续交付与持续部署的解读 对于持续交付以及持续部署等概念的解读，核心就是一句话：将技术行为与业务决策解耦。持续集成是一个开发实践，持续部署是一个技术操作，持续交付是一个业务行为。

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GS_OPT_MODEL 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。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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输出模块简介 hilens::Display类 使用Display类来将图片输出到显示器上。 #include <output.h> 构造及析构函数 ~Display() virtual hilens::Display::~Display() 父主题： 输出模块

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SOW的输出要求 SOW（项目工作说明书）需要在项目启动一个月内输出反馈。 父主题： 项目报备

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如何不通过HDMI，使用其他方式输出技能结果？ 问题描述 如果不通过HDMI输出和查看技能结果，是否有其他方式获取技能输出结果？ 解决方法 可以通过HiLens Framework中的RTMP接口构造一个显示器，将视频（图片帧）输出到显示器类，详情请见构造一个用于输出的显示器。 RTMP输出接口的使用

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GS_OPT_MODEL 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。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表

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无所遁形。 数据库安全服务DBSS：是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库安全。 云堡垒机CBH ：提供主机管理、权限控制、运维审计、安全合规等功能，支持Chrome等主流浏览器随时随地远程运维，保障运维安全高效。

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age Generation，简称LG）、 语言理解 （Language Understanding，简称LU）、机器翻译（Machine Translation，简称MT）功能。 入门使用 NLP以开放API的方式提供给用户，您可以参考《快速入门》学习并使用NLP服务。 使用方式

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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GS_OPT_MODEL 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。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI

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在介绍Workflow之前，先了解MLOps的概念。 MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、

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热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景

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实时分析输出 算子简介 将经过数据管道清洗后的数据输出到实时分析，作为实时分析的数据来源。 算子配置 算子配置项如图所示： 算子名称：用户指定这个算子的名称。 管道输出数据名称：用户声明这个输出的名称，以便在实时分析作业的“管道数据输入”算子中使用。 属性：用户选择需要将哪些属性输出给实时分析进行后续的分析任务。

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获取任务输出日志 功能介绍 获取任务输出的日志。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/tasks/output/{taskId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 taskId 是 String 任务ID。 请求

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