设置语言 接口描述 调用此接口，可以设置会议界面语言。 1、入会时，该接口必须在joinConf接口的then中调用。 2、入会后，如果要切换界面显示语言，该接口可以随时调用。 3、如果不调用该接口，会议界面语言默认为中文。 方法定义 1 setLang(lang):void 参数描述

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该接口用于自定义设置SDK国际化语言。默认是中文。 注意事项 实现自定义语言，要求在 \HwmSdk\sdkResources\language\ 目录下创建对应的国际化文件。如新增阿拉伯语则可以创建 \ar\temp.js，通过该接口设置的语言应与系统当前语言保持一致 该接口为异步接口

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示例代码 1 2 /// 修改语言 [HWMSdk setLanguage:HWMSdkLanguageType]; setLanguage:languageCode: 接口描述 该接口用于自定义设置SDK国际化语言,默认是中文。 注意事项 实现自定义语言,要求在 en.lproj

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语言生成 文本摘要 在不改变文档语义的情况下总结出文档的主要内容。可应用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要生成等场景。 诗歌生成 根据用户输入的诗歌主题，自动赋诗。生成的诗歌种类多样，言简意深，对仗工整，平仄协调。用户不仅可以指定诗歌类型（五言绝句、七言

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Python语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Python 2.7 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Python函数开发指南。 Python 3.6 √ Python 3.9 √ Python 3.10 √ 父主题： 支持的编程语言

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Java语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Java 8 √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Java函数开发指南。 Java 11 √ Java 17 √（当前仅支持华北-乌兰察布二零二） 父主题： 支持的编程语言

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Go语言 √表示支持，×表示不支持 语言版本 是否支持 开发指导 Go 1.x √ 接口定义、有关SDK接口说明和函数开发指导请参见Go函数开发指南。 父主题： 支持的编程语言

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预测性维护功能 设备概览操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“设备概览统计”。 图1 设备概览统计 预测设备台账操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“预测设备台账”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”，进入“添加预测设备台账”页面。 图2 添加预测设备台账1

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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查看预测外呼 前提条件 管理员已为指定座席人员建立预测外呼任务，并启动任务。 座席处于空闲态，预测外呼配有外呼数据且已经启动。 操作步骤 外呼业务代表进入云联络中心，输入账号、密码登录。 选择“外呼任务 > 座席外呼任务”。 图1 外呼任务 点击外呼结果，可查看外呼结果。 表1 预测外呼结果提示元素说明

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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该模式下的推理方式均为输入“JSON”格式的待预测数据，预测结果以“JSON”格式返回。示例如下： 页面预测 在服务详情的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后，您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址，预测步骤如下： 选择“He

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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客户端编程规范 JDBC 父主题： 使用规范建议

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数据库编程规范 GUC参数编程规范 对象访问编程规范 WHERE SELECT INSERT UPDATE DELETE 关联查询 子查询 事务 父主题： 使用规范建议

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。 图1 创建作业 在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对

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GBDT PMML模型预测 概述 读取由scikit-learn等平台生产的GBDT的PMML模型文件，并对新的数据进行预测。当前只支持GBDT的分类模型。预测的结果包含预测的类别及其概率，以及一个包含各个类别，及其概率的详细信息字段。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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支持哪些语言 录音文件识别、 语音合成 支持中文普通话。 一句话识别 和 实时语音识别 支持中文普通话，带方言口音的普通话和方言（四川话、粤语和上海话）。 父主题： 产品咨询类

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