驳回人工审核 功能介绍 驳回人工审核 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v5/{project_id}/api/pipelines/{pipeline_id}/pipeline-runs/{pipeline_run_id}/jobs/{job_run_id}/

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称之为虚拟形象、数字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动

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完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。

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收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功 华为云微认证 提供一站式在线学习、实验与考试，零基础也可学习前沿技术知识，快速获得场景化的技

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式

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标记为转人工 功能介绍 智能问答返回结果后，用户对问答结果标记为转人工操作，标注为转人工的问答结果会加入到未解决问题中。 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

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人工事后质检 执行质检 查看质检结果 审核复议申请 父主题： 质检员指南

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生效人工复核任务 场景描述 生效人工复核任务。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/qualitytask/takeEffectQualityTask，例如域名是service.besclouds.com

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删除人工复核任务 场景描述 删除人工复核任务。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/qualitytask/deleteQualityTask，例如域名是service.besclouds.com 请求说明

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查询人工复核任务 场景描述 查询人工复核任务。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/qualitytask/queryQualityTask，例如域名是service.besclouds.com 请求说明

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人工节点设置 使用说明 流程启动后，支持触发流程的人员进行撤回操作。同时支持指定当某个节点通过后，流程不允许撤回。 操作步骤 参考流程管理中操作，创建所需的流程。 在流程设计页面的主菜单中，单击“配置”，选择“人工节点设置”。 在触发者操作中，选中“允许触发者撤回”。 指定当某个节点通过后，流程不允许撤回。

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选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务的，单击子任务名称，进入标注子任务详情页面。 单击任意一张图片，单击“人工标注”。 图1 人工标注 单击具体待标注图片，单击“人工标注”，进入图片详情页，选取特定形状和标签，对图片中物体进行手动标注，如下图所示。 区域1：标注工具栏。 区域2：待标注图片。

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服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。

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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，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 确定目的

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本 AI Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难，尤其是

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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启用人工服务 音视频服务 座席工作台 其他配置 父主题： 租户管理员指南

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用户需求难以准确捕捉，频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的 自然语言处理 技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意

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