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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

True 接下来接入方需要执行什么类型的操作 9：对话交互类操作 11：对话转接类操作 10：拆线操作 12：查询类操作 7：对话开启抓包录制请求 13：请求识别结果 outparams Object body True 用于知会接入方完成操作需要的详细信息，请根据具体的场景查看参数介绍。

查看更多 →

话内容信息，单击“”后保存成功。 图4 管理用例详情 执行对话测试。 您返回对话测试页面，在用例组右侧操作栏单击“执行”按钮，可对整个用例组进行执行测试，执行成功后，执行状态显示已完成。 您可勾选部分数据，打开“批量操作”下拉框，单击“执行测试”按钮，对选中的用例组进行批量测试，执行成功后，执行状态显示已完成。

查看更多 →

培训目标 完成该培训后，您将系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别基础编程，语音识别基础编程，人机对话基础编程。使您具备人工智能售

查看更多 →

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

查看更多 →

自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec，自然语言处理和对话机器人服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式，培训标准时长为9天，每班人数不超过20人。 验收标准

查看更多 →

引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名，以免和目标操作流变量名产生冲突。当有多份数据需要迁移时，也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标，运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。 绑定目标数据 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 特征准备

查看更多 →

管理员可通过让学员报名的方式进行学习资源的控制 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-报名设置 图14 报名设置1 图15 报名设置2 复制 学习项目支持复制，便于管理员快速创建/编辑 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-复制 图16 复制 可见范围 学习项目支持可见范围内的学员在学员端-知识库进行查看、学习

查看更多 →

问答添加成功后，可对问答进行编辑、启用/停用、移动或者删除操作。 技能配置 技能最典型的应用场景是跳转到企业自有应用。系统预置几种技能，如会议直播，知识，应用等，如需自建技能，需购买小微旗舰版或尊享版。 技能配置的步骤如下： 进入管理后台，单击“智能 > 对话 > 机器人”，找到对应的技能。 点击进入需要修改的技能，可看到预置意图清单。

查看更多 →

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/C CS QM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/deleteConversationFlow，例如域名是service.besclouds

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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 /CCSQM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/getConversationFlow 请求说明 表1 请求头参数 序号 名称

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

对话体验 单击页面下方“对话体验”，右侧展开“对话体验”页签。 在输入框中输入“查天气”、“查北京天气”，对话结果如下图所示。 图1 对话体验 父主题： 方案一：基于对话流程创建“查天气”技能

查看更多 →