部表情、语言表达和行为动作，与人类进行真实的沟通交流，使用户感受到与真人对话的亲切感和舒适度。其中，语义理解技术可以帮助系统理解用户的意图和需求，分析和解决用户问题；智能语音技术可以使系统的 语音合成 和识别更加自然流畅，提高用户的交互体验；计算机视觉技术可以帮助系统感知用户的面部表

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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GaussDB (DWS)系统表和系统视图 系统表和系统视图概述 系统表 系统视图

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“通用计算型”和“GPU加速型”： 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”，上传访问密钥，在弹出的对话框中上传已下载

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等特征，内置遥感解译专用模型，支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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对话标识绑定删除接口 场景描述 该接口用于删除对话标识绑定。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/api/deletenavigationinfo 请求说明 表1 请求体参数 参数名称 数据类型 参数位置 必选/可选 描述

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对话接口（V2） 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。 此对话接口（V2）对比原对话接口，区别是对话接口（V2）支持依据vdnId进行

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响应状态码: 200 表3 响应体参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1.1 severity string False 规则级别一般规则和重要规则："normal" "critical" 1.2 rule_id string False 规则标识 1.3 score string

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对话规则接口 (conversationrules) 根据ID查询对话规则 查询对话规则列表 创建对话规则 删除对话规则 更新对话规则 父主题： 智能质检

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ChatSubtitleConfig object 对话字幕配置 chat_video_type String 智能交互对话端配置。 COMPUTER: 电脑端 MOBILE: 手机端 HUB: 大屏 room_id String 对话ID。 create_time String 智能交互对话创建时间，格式遵循：RFC

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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ion Programming Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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更新HCE系统和RPM包 升级概述 使用dnf或yum命令升级 使用OSMT工具升级 附录

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医疗智能体 （ EIHealth ）平台是基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组分析、药物研发和临床研究三个领域提供的专业AI研发平台。平台提供大量相关模型、算法及数据资源，是一站式的医疗研发平台。 医疗智能体提供以下子服务： 基因组分析 提供高性能、高可靠性、高性价比的基因测序计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行。

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。 图1 对话回复 设置节点名称、回复信息、变量、槽位等信息。 对话回复的内容可以插入变量、插入槽位，并填充变量和槽位之间的文本使其构成一个完整的语句。例如：[S:check_weather-城市][S:check_weather-时间]的天气是[V:weather]，表示机器人回复的术语可以是“北京2020

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