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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_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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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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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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通过云专线和云连接实现云下多IDC与云上多区域VPC互通 操作场景 本实践指导用户通过配置云专线和云连接，将多个数据中心网络连接起来，打通用户本地数据中心网络，实现云下多IDC与云上多区域VPC互通。 应用场景如图1所示。 图1 逻辑互联示意图 在配置云连接时，需要注意通过云连接实现跨区域互通的各个VPC：

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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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“多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示，其中X为特

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label_col - 目标列 classifier_label_index_col - 传给分类器的目标列，必须为数值列 classifier_feature_vector_col - 传给分类器的特征列，必须为向量列 prediction_col - 算子输出的预测label的列名，默认为"prediction"

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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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多数企业都不具备AI开发能力。 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

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

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过训练调优算法，如混合并行，梯度压缩、卷积加速等技术，实现分布式训练系统软硬件端到端的高效协同优化，实现多机多卡分布式环境下训练加速。ModelArts在千级别资源规格多机多卡分布式环境下，典型模型ResNet50 在ImageNet数据集上实现加速比>0.8，是行业领先水平。

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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率

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响应示例 状态码： 200 Success { "user" : "admin", "token" : "ACiUxRlk2Jcu2d5bp2SyfP7abHV1nVKlo9Mm2AxI9dDN7mdHXXHBdg=kaIglHeZLTu6UeIu5YRcXTlpUPXylEG

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当前泳道方式 图4 名称和表达式方式 通过以上配置，将在处理任务的用户数量达到需要处理任务的总用户数量的对应百分比后，将得票最高的结果赋值到“$BP.TaskOutcome”系统变量中，实现投票功能。 父主题： 深入了解用户任务

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当前泳道方式 图4 名称和表达式方式 通过以上配置，将在处理任务的用户数量达到需要处理任务的总用户数量的对应百分比后，将得票最高的结果赋值到“$BP.TaskOutcome”系统变量中，实现投票功能。 父主题： 深入了解用户任务

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当前工单客户没有关联合作伙伴。 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010056 当前工单客户合作伙伴不在白名单中。 当前工单客户合作伙伴不在白名单中。 参考错误信息或者联系技术支持工程师 200 OSM.01010057 合作伙伴不存在。 合作伙伴不存在。 参考错误信息或者联系技术支持工程师

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遵循的协议和标准 表1 遵循的协议和标准 项目 指标 视频编解码协议 H.265、H.264 HP、H.264 BP 音频编解码协议 AAC-LD单双声道、G.711A、G.711U、G.722、G.722.1C、G.729A、Opus 多媒体框架协议 H.323、SIP 数据会议

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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时，会自动在标准页面中传入流程实例ID、流程名称、流程版本等信息，即将BPM相关信息传入到页面参数“interviewID”、“bp.name”、“bp.version”中。在标准页面配置BMP相关组件时，可不用设置相关组件属性。 图1 BPM关联标准页面 流程-动作 流程-动作

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