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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评价管理 运营管理员可以查询用户对资产的所有评价，包括被评价的资产名称和资产状态、评价人、评价时间、用户评分、评价详情，也可以删除某条评价。 在运营管理平台里，选择菜单“资产管理 > 评价管理”。 查看用户对资产的评价，从而了解资产的质量和运营情况。运营管理员也可以根据实际需要，单击操作列里的“删除”，删除某条评价。

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服务评价设置：可以根据用户业务管理诉求进行季度评价/月份评价/按单评价，评价内容可自定义。 货主端-服务评价：可以根据设置的评价项内容对运输执行情况进行评价反馈。 应用场景 场景一：客户的需要对司机每一单的运输情况进行管控，结合收货方对司机运输的评价进行绩效考核 具体操作： 在【服务评价设置】模块评价类型选择“按单评价”，考核内容可进行自定义。

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客户可对商品质量、交付速度和服务质量进行亮星评价（1~5颗星），单击选择商品标签、输入评论意见、上传图片（以上三项内容可选填），完成后单击“发表评论”。 评论发表后需要进行审核。审核中可修改评价或删除评价。 若评价审核通过，可修改评价、追加评价或删除评价。若评价审核不通过，可查看驳回原因并重新发表评价。

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反馈评价 功能介绍 提交/取消反馈评价 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 POST /v2/irobot/feedbacks 表1 Query参数 参数

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MR评价 该功能用于设置MR评价的维度，设置后可在合并请求详情页面里对设置的维度进行评价。 设置MR评价 选择“启用MR自定义评价维度分类”，则为多维度MR评价，可添加评价维度。 输入维度名称，按Enter键保存，名称最多200个字符，最多支持新建20个。 不勾选“启用MR自定义评价维度分类”，则为单维度MR评价。

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评价管理 系统支持配置是否展示评价功能。如果配置为隐藏，则用户无评价管理功能。 资产提供方可以查看自己已发布的资产被评价情况。 登录ROMA Exchange系统后，先将鼠标放在页面右上角的个人账号处，然后单击“个人中心”。 选择“评价管理 > 客户评价”。 资产提供方可以单击操

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服务评价 功能介绍 用户在工单处理完成之后可以进行服务评价，提交一些评论。 URI POST /v1.0/servicerequest/case/evaluation 请求消息 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 取值范围 描述 caseId 是 String 32

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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图2 我的评价 如图3所示，用户单击操作列里的“立即评价”，选择评审并填写评价内容，用户可选择是否匿名，单击“确定”。 图3 发表评价 用户可以单击“订阅时间”、“评价时间”或者“我的评分”后的，对评价数据进行排序；已评价的资产，用户可以单击“查看评价”，查看评价的详细内容。 客户评价

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评价管理 系统支持配置是否展示评价功能。如果配置为隐藏，则用户无法评价。 资产订阅者可以查看自己对订阅资产的评价。 登录ROMA Exchange系统后，先将鼠标放在页面右上角的个人账号处，然后单击“个人中心”。 选择“评价管理 > 我的评价”。列表里显示用户所有已订阅的资产。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的

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价标签并编辑评价内容， 确认无误后单击“发表评论”。 在资源详情页也可进行评价、修改评价、追评和删除评价。 已评价的商品可单击操作栏的“评价”，在评价窗口进行追评、修改和删除。 已追评的评价可单击操作栏的“评价”进行修改和删除。 每条评价支持追评一次和修改一次。 评价一旦删除将不可恢复，不可再评，请谨慎操作。

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查看项目评价 合作伙伴申请验收审核通过，可查看华为云评分结果，了解项目管理质量评分。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“交付 > 项目管理”。 在项目管理页面，单击使用引导中的“项目评价”，筛选出验收通过的项目。

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样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训

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高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类

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侧的按钮，可展示当前模型的相关指标，包括模型的数据量、描述、区间范围、评价指标、模型数据。 其中，评价指标的值代表了训练完成的模型在测试集上的好坏。 查看基模型 单击“基模型”，可以查看基模型列表。内置官方盘古药物大模型，在公测期间限时免费。 父主题： 用户指南（盘古辅助制药）

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F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。

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