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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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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对话分析 您可以定期查看机器人的统计数据和运营数据，并根据数据情况提出解决方案，如补充知识库、管理词典等措施，来提升对话机器人的体验效果。当前对话机器人服务提供了对话分析的功能，您可以通过查看对话分析解决现有的对话问题。 对话分析界面入口： 进入对话机器人服务管理控制台，在左侧菜

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配置对话 配置对话，可以设置数字人欢迎语和热点问题，方便用户与数字人进行交互问答。 前提条件 已创建应用。 操作步骤 登录MetaStudio控制台，单击“智能交互”，如图1所示。 图1 MetaStudio控制台页面 在左侧导航栏中，选择“对话”，如图2所示。 参数配置说明如表1所示。

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对话接口 场景描述 智能助手平台提供接口给第三方接入方调用，实现初始化、对话交互、对话转移以及拆线的实时对话操作，第三方通过调用该接口能够实现与终端用户的进行多轮对话交互以及办理和查询等业务。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/crs/process

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您单击“”按钮，新增测试用例组，填写测试用例组信息，点击“”，成功创建测试用例组。 图1 创建测试用例组 您也可以通过“批量操作>用例生成”，生成状态为初始化的测试用例组。 图2 对话用例生成配置 创建测试用例。 测试用例组创建完成后，单击“管理”按钮，打开“测试用例管理”弹窗。 图3 创建测试用例 单击弹窗的“”按钮，新增测试用例。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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40045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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配置对话流程 本章节以调用实时天气接口为例配置“查天气”对话流程。 配置对话流程包含以下几个步骤： 步骤1：新建条件判断节点 步骤2：新建信息收集节点 步骤3：新建接口调用节点 步骤4：新建对话回复节点（分支1） 步骤5：新建对话回复节点（分支2） 步骤6：检测对话流程 步骤1：新建条件判断节点

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配置对话流程 本章节以调用实时天气接口为例配置“查天气”对话流程。 配置对话流程包含以下几个步骤： 步骤1：新建条件判断节点 步骤2：新建信息收集节点 步骤3：新建接口调用节点 步骤4：新建对话回复节点（分支1） 步骤5：新建对话回复节点（分支2） 步骤6：检测对话流程 步骤1：新建条件判断节点

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查询对话逻辑 场景描述 根据ID查询对话逻辑，查询条件：flow_id，唯一标识，必填。 接口方法 POST 接口URI /C CS QM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/getConversationFlow 请求说明 表1 请求头参数 序号 名称

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3 min number True 对话逻辑重复出现次数 1.4 flow_id string True 对话逻辑标识 1.5 flow_name string(128) True 对话逻辑名称 1.6 rule_id string True 对话规则标识 响应说明 响应状态码: 200

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创建对话链接 功能介绍 该接口用于创建对话链接。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human-chat/create-dialog-url 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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分数、规则方式、对话逻辑匹配个数。 触发条件：配置项包括：通话发话开始时间、通话发话结束时间。 配置对话逻辑。 单击“+新增对话逻辑”，根据页面提示填写对话逻辑名称、重复次数。 单击“+新增对话内容”，增加对话内容，并在新增的对话内容中选择通话位置、对话角色、对话规则、句子分类、句子。

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对话体验 机器人技能创建完成后，可以通过对话体验界面进行对话。 单击右上角“对话体验”，右侧展开“对话体验”页签。 在输入框中输入需要体验的问题，查看机器人的回复内容。对话结果如下图所示。 如果机器人的回复内容不能解决体验的问题，需要前往之前的配置进行修改。配置正确的对话体验如图1所示。

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智能对话 问答库 问答库使用指南请点击问答配置。 语音热词 语音热词是指配置热词，帮助小微能精准识别术语、产品名称、人名等专业词汇。 登录 WeLink 管理后台，在“智能”下拉菜单，单击“小微助手 > 对话 > 语音热词”，进入语音热词配置界面。 点击“添加”，输入热词后，再点击“添加”即可添加成功。

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删除对话逻辑 场景描述 根据ID删除对话逻辑。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/deleteConversationFlow，例如域名是service.besclouds

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迁移后源数据对应的数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成的数据集实例名，可自定义命名。 单击图标，运行“生成迁移后的源 数据实例 ”代码框内容。 生成目标数据实例 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成目标数据实例”。界面新增“生成迁移后的目标数据实例”内容。 对应参数说明，如表7所示。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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