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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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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可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验

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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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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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FunctionGraph创建一个函数，进行数据处理并调用ModelArts在线服务获取预测结果，并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托，用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelAr

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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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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts

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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，想要直接调用NLP的API或SDK使用服务，您可以参考《API参考》或《SDK参考》获取详情。 由浅入深学习 您可以参考成长地图，由浅入深学习使用NLP。

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Calibration） 雷达外参标定是为了获取不同雷达设备之间的相对位置参数，包括旋转和平移参数，用于将不同雷达采集到的点 云地图 对齐到同一个坐标系。 点云重建（Point Cloud Reconstruction） 点云重建是将激光雷达原始数据经过算法处理，生成环境的点云地图。这

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202. 处理器是机器人的大脑，能够快速处理各种数据和指令，使得机器人能够迅速响应您的各种需求。 203. 同时，高效的计算能力使得机器人能够轻松应对复杂的算法和计算任务，为您带来更聪明的智能体验。 204. 您知道吗？这款家用机器人采用了高效的传感器技术。 205. 传感器就如同

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干扰。=>2 否。=>3 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>3 检查射频周边是否存在其他能对无线信号产生干扰或噪声的设备。 是。通过管理手段，移除射频周围产生干扰或噪声的设备。=>4 否。=>5 检查是否产生射频信号环境恢复告警。 是。=>6 否。=>5 请

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init - 雷达一点云数据存储路径 INIT_LIDAR1_OBS obs://{BUCKET_NAME}/{MEASURE_SPACE_NAME}/init/lidardata/1 .pcap 雷达点云数据 .csv 补偿表(用于矫正激光雷达测量的点云) 雷达二点云数据存储路径

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设备按网络信号情况选网 场景说明 使用 全球SIM联接 服务的设备接入到物联网平台时，可能会面临网络信号强度弱，信号有时延等问题。当应用服务器接收到设备上报的网络信号强度数据时，您可以通过命令下发的方式切换运营商网络。 整体流程 按需选网整体流程如下图所示。 设备在集成SDK Tin

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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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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业务效果：内容中台不仅支持文本和图像，还可以管理和分发互动式内容如在线课程、互动问答等，为用户提供更丰富的知识分享和学习体验。 方案优势：利用模块化技术生成个性化内容推荐，根据企业的用户画像，为企业提供量身定制的阅读列表，增强用户粘性。 任务和活动管理 业务效果：任务中心可以与企业的CRM系统和销售管道无

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“timeMark”。 2023-06-25 新增 发送信号灯消息 2022-12-08 新增 查询雷达接口 2022-11-10 新增 查询历史交通统计信息列表 获取信号机设备列表 创建信号机设备 删除信号机设备 修改信号机设备 获取车辆列表 创建车辆 删除车辆 修改车辆 2022-03-25

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