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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告警降噪 概述 创建分组规则 创建抑制规则 创建静默规则 父主题： 告警管理

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告警降噪 概述 创建分组规则 创建抑制规则 创建静默规则 父主题： 告警管理

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屏蔽周围人声目前仅支持耳机，包含市面上主流的USB耳机、3.5mm耳机和蓝牙耳机。 查看自己的耳机是否支持屏蔽周围人声可参考哪些耳机支持屏蔽周围人声。 开启屏蔽周围人声之前需录入并解析声纹信息，声纹录入方式可选择会前录入声纹、会中通话无感录入声纹、会中朗读录入声纹。 因感冒、耳机收音异常等原

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在“录制”一栏中查看您正在使用的耳机信息，如图3所示。 若当前正在使用的耳机被识别为3.5mm耳机设备，则代表该设备可使用屏蔽周围人声功能，如图4所示。 若正在使用的耳机未被识别为3.5mm耳机，则无法支持屏蔽周围人声，如图5所示。 图2 打开声音控制面板 图3 查看耳机信息 图4 被识别为3

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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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哪些耳机支持屏蔽周围人声？ 屏蔽周围人声功能目前支持市面上主流的USB耳机、3.5mm耳机和蓝牙耳机。 查看自己的USB耳机是否支持屏蔽周围人声 请打开会议中的音频设置，查看您正在使用的麦克风设备，如下图所示。 若设备名称中包含或等于以下字样，则支持屏蔽周围人声： headset

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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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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全量指标为业务层指标：business 设置告警通知策略。告警通知策略有两种方式，此处选择告警降噪方式。 告警降噪：对告警信息自动匹配告警降噪分组规则后再发送告警，防止产生告警风暴。 图4 设置告警降噪方式 单击“立即创建”，完成创建。创建完成后，单击“返回告警规则列表”可查看已创建的告警规则。

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SparkRTC多人视频通话支持蓝牙耳机吗？ 支持。 父主题： SDK使用

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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