CBS和NLP、SIS服务的关系 对话机器人服务（CBS）融合了 自然语言处理 服务（NLP）和 语音交互 服务（SIS），应用在智能问答机器人中。 使用CBS时，无需开通NLP和SIS 服务。 父主题： 产品咨询类

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智能排班 应用场景说明 授权用户角色 设置电子签名 维护基础数据 配置排班规则 进行人员排班 申请积假（APP端） 审批积假申请

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智能场景 智能场景简介 创建智能场景 发布或终止智能场景 获取推荐结果 效果评估 编辑或删除智能场景

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智能信息 计费方式 智能信息计费分为两部分：智能信息解析费用和智能信息通道（短信发送）费用。 按照智能信息解析、智能信息发送成功条数分别进行计费。 计费模式支持按需计费、套餐包。其中，套餐包分为按需套餐包和用尽即停套餐包，仅按需套餐包适用于智能信息。 提供给企业选择的类型，具体请参见表1。

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智能配置 目标智能 车辆智能 机非人参数 行为分析智能 电梯楼道电瓶车检查 态势分析智能 第三方算法配置 父主题： 远程配置

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目标智能 目标抓拍 口罩告警 目标统计 父主题： 智能配置

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车辆智能 违法停车 父主题： 智能配置

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智能信息 计费方式 智能信息计费包括两部分：智能信息解析费用和智能信息通道（短信发送）费用。 按智能信息解析、智能信息发送成功条数分别进行计费，提供以下类型供企业选择： 智能信息 智能信息解析，企业使用已有短信发送通道， KooMessage 只做智能信息解析。 智能信息发送和解析-

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智能信息 短信签名页面，无法上传营业执照？ 短链生成 智能信息发送 智能信息解析

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智能信息 智能信息是通过手机终端增强技术和用户数据分析能力，以可交互的富媒体方式精准触达最终消费者，提供敏捷的内容开发服务和多种链接跳转手段，帮助企业客户实现用户增长等营销服务。 功能 图1 智能信息功能 核心功能 通过富媒体展示效果，可实现与用户应用交互、内容访问、信息查询、智能客服等实时互动。

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智能统计 查询人流统计日周月年信息 获取时间热度图统计 获取空间热度图统计 父主题： 行业数据流管理

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学生提供从单个函数到企业级项目的软件开发实践平台，帮助老师更方便的开展授课、演示及软件实践教学，并为老师多方面了解学生软件开发能力短板提供智能数据分析支持。 图说Classroom 详细文档 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转Classroom 01 了解 促进教师和学生通过

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盘古NLP大模型是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，结合了大数据预训练和多源知识，借助持续学习不断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意营销等多个典型场景中，提供强大的AI技术支持。

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如何体验智能问答机器人？ 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人。详细请参考创建一个问答机器人。 父主题： 智能问答机器人

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应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人

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vue中，同样的，还存在对于机器人回复的一些语句，如果不需要评价，可以放入在相关List中。 //接入时聊天框默认展示的问题 questionDefaultList: [ "云客服cec的价格？", "云客服cec能否提供号码资源？", "公司有固话可以接入云客服cec使用吗？",

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智能交互 前提条件 场景说明 创建智能交互数字人（华为云CBS） 创建智能交互数字人（科大讯飞） 创建智能交互数字人（奇妙问） 创建智能交互数字人（第三方语言模型） 创建智能交互数字人（二次开发场景） 智能交互公共配置

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概述 欢迎使用对话机器人服务 (Conversational Bot Service) 。对话机器人服务 (Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答机器人功能。 在调用对话机器人服务API之前，请

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在公有云下使用智能机器人（智能IVR），需要您的租间已经订购了智能IVR、 TTS 和ASR。 如何查看是否订购？ 请登录华为云控制台，选择“服务列表 > 企业应用 > 云客服”，在云客服页面选择呼叫中心实例管理，单击对应呼叫中心实例后的详情，查看“IVR”页签下是否存在已订购的智能IVR，

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针对内部员工的人力资源服务上遇到的挑战也在剧增。 场景杂乱，系统业务协同效果差 高频、常见问题频发，消耗大量人力成本 人工客服缺乏智能化技术辅助 知识库构建难、维护累、更新慢 本方案介绍如何通过易路eGPT人力资源知识服务和智能客服解决方案对传统人力资源服务进行数字化改造，实现降本增效。

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GP”算法，选取十个超参组合，依次进行模型训练。 图2 超参优化配置 单击“开始训练”，回到代码编辑界面。 可通过单击界面右上角的“训练任务”，查看训练任务状态。如图3所示。 单击训练任务下方的图标，下方会展示模型训练日志、运行结果日志、运行图和Tensorboard窗口。 图3 训练任务 模型训练结束后，单击

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