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构建万物互联智能世界,物联网流量服务低至1折,设备上云包年71折起

 

    AIoT机器人类 更多内容
  • PG_ATTRDEF

    字段缺省值的内部表现形式。 adsrc text 人类可读的缺省值的内部表现形式。 adbin_on_update pg_node_tree 字段on_update_expr值的内部表现形式。 adsrc_on_update text 人类可读的on_update_expr值的内部表现形式。

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  • 对话机器人服务适用哪些场景

    对话机器人服务适用哪些场景 智能问答机器人适用于:机器自动应答,拦截高频、易理解的问题,并根据日志、用户操作记录等进行语料挖掘和知识库构建,提升问答效果,降低企业客服运维人力成本。 父主题: 产品咨询类

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  • 试用版机器人调用接口是否收费

    试用版机器人调用接口是否收费 使用试用版智能问答机器人调用接口不收费。 父主题: 产品咨询类

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  • 问答机器人试用结束后如何继续使用

    问答机器人试用结束后如何继续使用 试用的问答机器人,如果您需要在试用期结束后继续使用,可以将机器人转为包周期,机器人的配置也会保留。 具体操作如下: 在机器人列表的操作列单击“包周期”,选择机器人规格为“专业版”或“旗舰版”,其他参数根据实际需求填写,并完成支付。 如果选购“基础

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  • 指派用户

    人”模块,通过以下三种方式将任务分配给用户或业务用户。 当前泳道 流程发起人的主管 名称和表达式 基于规则 图1 接收人类型 当前泳道 “用户任务”图元接收人类型设置为“当前泳道”,将泳道和工作队列绑定,则处于该泳道的用户任务图元,由该泳道对应工作队列中的成员去处理。工作队列中的

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  • 准备数据

    型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。 [ { "instruction": "人类指令(必填)", "input": "人类输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", "system":

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  • 准备数据

    型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。 [ { "instruction": "人类指令(必填)", "input": "人类输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", "system":

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    华为企业人工智能高级开发者培训 培训简介 基于ICT网络、以人工智能为引擎的第四次工业革命正将人类带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能发展提高到国家战略层面,规划明确要求“到2020年人工智能总体技术

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  • 准备数据

    型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。 [ { "instruction": "人类指令(必填)", "input": "人类输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", "system":

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  • 管理中心-创建执行器(机器人)

    管理中心-创建执行器(机器人) 新建执行器:单击新建执行器,选择类型,可以选择有人值守或无人值守;名称自定义;保存即创建成功 图1 图示1 图2 图示2 图3 新建执行器 这里就多了个一个执行器 图4 新建执行器 点击更多导出配置;将导出的配置文件放到执行器的机器上 图5 导出配置 父主题:

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  • 查看智能机器人外呼通话记录

    查看智能机器人外呼通话记录 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC,选择“外呼任务 > 外呼任务管理”,进入外呼任务管理页面。 找到非草稿态的智能机器人外呼任务,点击该任务名称进入外呼任务详情。 在外呼任务详情页面,选择已完成页签,查看外呼结果。 点击某条外呼结果的通话记录,查看通话记录内容。

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  • AI原生应用引擎基本概念

    大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括 自然语言处理 机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的

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  • 结案送达

    在“送达中心”中,单击【电子送达】或【其他送达】,送达类型选择“结案送达”,受送达人类型选择“申请人”,送达内容选择创建的结案相关文书,单击【确认】。 图9 选择送达类型、受送达人类型、送达内容 申请人送达后,再次单击【电子送达】或【其他送达】,受送达人类型选择“被申请人”,送达内容不变,再单击【确认】,待双

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  • 什么是“不同法人”?

    什么是“不同法人”? “不同法人”是指企业主账号和子账号各自为独立法人。“不同法人”法人类型,要求主账号和子账号都已经通过实名认证。 父主题: 财务独立

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  • 准备数据

    型回复。这有助于保持对话的一致性和连贯性。 [ { "instruction": "人类指令(必填)", "input": "人类输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", "system":

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  • 基本概念

    大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的

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  • 元素介绍

    (entities)间的交互,并作为两者之间的中介者。 Actor Lifeline 使用者生命线,使用者是系统的一个用户,意味着人类的用户,一台机器,或甚至另一个系统。 fragment 组合片段,一组合片段反映了一片段或者多个片段的交互(称为交互操作数)由交互运算符控制,其相

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  • 问答机器人不会的问题,系统会每天整理提醒吗

    问答机器人不会的问题,系统会每天整理提醒吗 会。在未解决问题界面,可以看到未回答的问题。 父主题: 智能问答机器

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

    Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法 问题现象 日志提示如下信息: "msg": "Failed to find handler for \"usr/local/python/Python-3.5.4.tgz\". Make sure the required

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  • Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法

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    Linux机器输入Windows路径,提示安装路径输入不合法 问题现象 日志提示如下信息: "msg": "Failed to find handler for \"usr/local/python/Python-3.5.4.tgz\". Make sure the required

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