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 如果您是一个开发工程师，熟悉代码编写，想要

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流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控

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使用CES监控 DLI 服务 您可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索 数据湖探索 服务产生的监控指标和告警信息。 例如监控DLI队列资源使用量和作业的运行情况。了解更多DLI支持的监控指标请参考使用CES监控DLI服务。 使用 CTS 审计DLI服务 通过 云审计 服务，您可以记录与D

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智能问答机器人简称 QABot ，可提供智能对话引擎，通过对机器人知识的配置，可以让机器人回答不同的问题。配置后，您可以通过API接口的方式接入已有的对话应用，比如智能客服、通讯软件、公众号等，以实现智能对话的功能。 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人，目前提供的智能问答机

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更能让孩子切身实地的感受到学习与实践的知行合一，提高学习兴趣与效率， 同时也能在他们心里埋下一颗文化传承的种子， 有助于我国优秀传统文化的弘扬与传播。 黑猩猩是与人类一样能够直立行走的动物， 喜欢集群生活，能使用简单工具，是已知仅次于人类的最聪慧的动物。 其行为和社会行为都更近似于人类，在人类学研究上具有重大意义。

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流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控

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01 了解 了解华为对话机器人服务的产品介绍、应用场景、使用限制，有助于更好的使用对话机器人服务。 产品介绍 什么是对话机器人 适用场景 使用限制 基本概念 03 入门 对话机器人提供以下场景，帮助用户更快的创建对应的机器人。 快速入门 如何快速创建一个问答机器人 如何使用Postman调用CBS服务

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机器翻译服务接口说明 文本翻译 语种识别 文档翻译任务创建 文档翻译状态查询 父主题： API

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问答数据保留时间 如何修改机器人规格，不同版本机器人区别 如何删除机器人 智能问答机器人的回答规则是什么 如何查询机器人使用情况 如何使用问答语料导入模板 子账户导出数据受obs权限影响时怎么处理 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库 问答机器人试用结束后如何继续使用 问答机器人进行规格变更，是否会影响业务

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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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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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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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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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NLP大模型训练流程介绍 NLP大模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务，如对话问答、文案生成和阅读理解，同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP大模型的训练分为两个关键阶段：预训练和微调。 预训练阶段：在这一阶段，模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式和语

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能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。

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Security Service，HSS）、DDoS高防（Advanced Anti-DDoS，AAD）、 Web应用防火墙 （Web Application Firewall，WAF）等安全防护服务上报的告警数据，从中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识

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机器学习，对客户进行分类和信息查询，识别出大型客户，加强服务，进一步提升客户满意度。 图2 场景示例图 数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份，用于数据丢失或异常后的恢复和故障分析。同时大量小文本文件可合并转储为大文件，提高数据处理性能。 图3 场景示例图 IOT分析应用

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果。一旦请求出现错误，往往要在多台机器上反复翻看日志才能初步定位问题，对简单问题的排查也常常涉及多个团队。 架构梳理难 在业务逻辑变得逐渐复杂以后，很难从代码层面去梳理某个应用依赖了哪些下游服务（数据库、HTTP

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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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