模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个类别的图片量不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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账号相关问题 个人用户和个体用户能否使用 隐私保护通话 服务？ BP账户能使用隐私保护通话服务吗？ IAM用户能使用隐私保护通话服务吗？ 购买隐私保护通话业务是否需要进行企业认证？账号经过企业认证了X号码还是无法购买？ 开通隐私保护通话时“立即申请”是灰色或页面一直显示“loading

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图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次

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。 挖掘数据特性，创新算法架构 在算法方面，分析DNS 域名 格式特点，创新的结合BERT思想构造三通道CNN模型，相比传统直接将域名输入到神经网络的方法具有更好的检测效果，在业界内较先采用。 多模型协同检测，准确识别威胁 威胁检测服务 除威胁情报和规则基线检测外，还提供4类基于AI智

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_component = context.$component.current; // 配置页面的bpm参数 context.$page.params["bp.name"] = "HW__WorkOrderBpm"; let currentRow = _component.$attrs.row;

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在顶部导航栏中，选择“质量管理 > 质量计划 > 工单质检单”，进入“工单质检单”页面。 设置指定查询条件，以下参数均为可选配置。 工单号 产品编码 工序 质检单号 质检类型 单击“查询”。 可在查询结果中查看工单质检单的质检分组、样本数、应检数、已检数、不良数量等信息。 （可选

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One-hot编码是根据特征列样本数据的种类对应拆分成相同数量的特征列，将原特征数据映射到新特征中，样本数据相同编码为1，不同编码为0。以特征“Sepal”的样本数据为（2,9,2,8,4）为例，One-hot编码后，会拆分成四列特征，每个特征的样本数据为： Sepal_2：10100

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在开发可训练技能过程中，训练模型时报错“数据集发布失败”。 问题原因 检查训练模型的数据集，数据集中每个标签要有大于5个样本。如果存在一个标签的样本数少于5个，会导致模型训练失败。 父主题： 技能开发

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是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本

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不能给财务托管企业子划拨。 PRI_PAID_BP_SUB_CUST_NOT_TRANS_DEBIT 企业主账号是分销商代售模式的子客户，不允许给子账号划拨余额。 PRI_RESALE_BP_SUB_CUST_NOT_TRANS_DEBIT 企业主账号是分销商转售模式的子客户，不允许给子账号划拨余额。

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额度给子账号。 PRI_RESALE_BP_SUB_CUST_NOT_TRANS_CREDIT 企业主账号是分销商转售模式的子客户，不允许给子账号划拨信用额度。 ADVANCE _PAY_PRI_SUB_MUST_SAME_LEGAL 伙伴代售场景下，仅允许企业客户将代售资金划拨给相同法人的子账号。

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日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP” 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 日志提示“No

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org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block: BP-787476470-192.168.152.10-1573351961380:blk_1073742171_1347 file=/use

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\":\"OPUS\"}],\"VideoProtocolList\":[{\"id\": 2,\"videostr\":\"H.264 BP\", \"VideoProtocolItemList\":[{\"id\": 0,\"videoitemstr\":\"Auto\"},{\"id\":

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时间列：参考“目标列”的操作，将“时间列”设置为数据集中的时间列，本次数据集的时间列为“time”。 预测长度：预测的样本数量，默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据，如果想通过模型预测未来1天的样本数据，因为按小时采集，所以为24条数据，那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度：保持默认值。

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发布时记录的任务信息（如：错误信息等）。 modified_sample_count Integer 已修改的样本数量。 previous_annotated_sample_count Integer 父版本的已标注样本数量。 previous_total_sample_count Integer 父版本的样本总数。

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1：按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。 imported_sub_sample_count Long 已导入的子样本数量。 processor_task_id String 预处理任务ID。 processor_task_status

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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密钥对的方式进行登录，用户无需输

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提供分层展示的数据目录，用户可以方便快捷的查询需要的数据集信息，支持基于表名称、字段属性、关键字的查找和全文搜索。 数据样本预览 可以选定某个数据集，预览元数据信息和样本数据。 数据集订阅 用户选择需要的数据集，订阅下载到个人的租户空间或本地，供后续的AI模型训练使用。 订阅通知服务 订阅数据集后，数据集中数据有变化时，及时通知到用户。

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1：按manifest文件导入 imported_sample_count Long 已导入的样本数量。 imported_sub_sample_count Long 已导入的子样本数量。 processor_task_id String 预处理任务ID。 processor_task_status

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目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000张都是未标注，且5个都是labeler的话，那就是每个人分2000。

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