创建人工抽检任务 前提条件 已经完成了抽检计划的配置。 系统中当前已经有智能质检的通话记录。 背景信息 我的质检任务是对智能质检过的通话重新分配质检员进行人工质检，质检主管可以对质检任务进行查看、创建、编辑、删除、指派、预约、生效、终止等操作。 操作步骤 使用租户管理员账号登录客户服务云，选择“质检

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配置人工质检评分 背景信息 租间新开通后，系统默认提供如下三类评分类别，如果不符合您的使用场景，您也可以自行添加和修改。 服务意识 流程规范 服务态度 评分类别的目录层级最多可以为5层，只有在叶子节点的评分类别下可以增加评分项，已经增加了评分项的评分类别下不能再添加评分类别。 评

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管理人工质检 配置人工质检评分 配置人工质检评分模板 质检归类管理 质检对象类型管理 质检关系管理 配置质检任务 查看所有质检结果 父主题： 质检管理

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人工抽检任务接口 (regularQualityTask) 新增定时抽检计划 启动定时抽检计划 更新定时抽检计划 删除定时抽检计划 查询定时抽检计划 暂停定时抽检计划 父主题： 智能质检

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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

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配置人工质检评分模板 背景信息 您可为不同的场景配置不同的评分模板，后续可适配不同的质检任务。例如在您对回访的座席进行质检时，您可以对座席的服务态度、语言表达清晰程度、是否有效引导几个维度对座席服务质量进行评价，则可以创建一个模板，将上述几条评分项添加进去。 一个评分模板有草稿态

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代码使用示例-用户转人工 参考Demo举例： 上述两种召唤人工的方式均可实现，采用相同的调用方式，可以参考MainContent.vue的transform方法。 //召唤人工 transform() { let transformData = { channel:

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系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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部署任务执行变更人工审核 功能介绍 部署任务执行变更人工审核，终止或者继续部署任务 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 /v1/applicat

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人工服务类商品使用指导 完成服务监管 用户成功购买的人工服务类商品支付成功后，需要进入“我的云商店>服务监管”页面提交需求，并及时跟进订单服务的进度。服务监管详细流程请参考：人工服务类商品服务监管。 联系商家 如需联系商家提供服务，可以点击商品名称进入商品详情页获取商家的联系方式。

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执行人工抽检任务 前提条件 业务账号的职位必须是质检主管或质检员。 操作步骤 质检员使用分配的业务账号登录云客服。 选择“ 质检 > 我的质检任务”。 质检任务查询列表默认展示质检员参与的质检任务。 图1 质检任务列表 选择一条质检任务，单击“查看”，展示质检任务的基本任务详情列表。

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典型场景：配置人工质检任务 管理人员需要事先创建评分项、评分模板、维护质检关系以及设置通话流水抽取策略，质检员才能执行质检动作。 前提条件 人工质检涉及的质检员和座席在“配置中心 > 员工中心 > 座席管理”中设置了“平台角色”。 背景信息 租间开通后，管理员需要完成如下配置，才能让本租间的质检员能够执行质检任务。

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打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、广告、辱骂、违禁品和灌水文本内容，提供定制化的文本敏感内容审核方案。

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人工服务类商品服务监管 用户购买人工服务类商品并支付成功后，需要进入“我的云商店>服务监管”页面提交需求，并及时跟进订单服务的进度。 注意事项 人工服务交付方式下的商品分为标准类（适用于环境配置、数据迁移等服务类商品）和建站类两种，由于每种商品服务特性不同，所以服务监管流程中的各

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人工服务类商品服务监管 当人工服务类商品成功售出后，商家可以在卖家中心“交易管理>服务监管”查看用户提交的需求，并在服务交付完成后同步上传交付验收文档。 注意事项 人工服务交付方式下的商品分为标准类（适用于环境配置、数据迁移等服务类商品）和建站类两种，由于每种商品服务特性不同，所

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查看人工质检结果并申请复议 申请人工质检复议 选择“质检 > 质检结果查询”。 根据选择不同的查询条件，单击“查询”，获得查询结果，单击“重置”置空已有查询条件。 单击“详情”操作可以跳转至人工质检页面，获得当前质检分数明细。 单击“申请复议”，填写复议理由，提交复议流程。 图1

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未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准制定预过滤和后处理逻辑，结合先验知识，模型达成零误报。同时，以阶

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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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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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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特

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端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理

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