教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现： 助力教师实践教学 实训

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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网信算备520111252474601240045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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数据探索 什么是数据探索？ 什么样的用户可以使用数据探索？ 为什么别人可以看到HDFS数据源，我却看不到？ 为什么在HIVE数据源中，我只能看到少量的表，有的表也只能看到部分字段？ 数据探索支持跨不同数据源关联数据么？ 什么是异步任务？什么场景下会触发异步任务？ 什么是模板？什么时候使用模板？

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数据探索 本章节以“NormalDistribution.csv”（正态分布图的展示）为例，介绍数据探索的基本操作方法。 创建查询 配置查询条件 查看查询结果 父主题： 应用数据集

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数据探索 管理任务 管理模板 父主题： 管理基础工具

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数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

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数据探索 模型图谱 探索数据 探索视图

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数据探索 数据探索页面展示通过元数据任务拉取的数据库、数据表以及数据视图等，可以对其添加描述、标签、密级和分类操作，从而实现数据资产分级分类管理。 前提条件 已完成数据资产委托授权，具体请参见云资产委托授权/停止授权进行操作。 已进行元数据扫描，具体请参见元数据任务进行操作。 操作步骤

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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支持切换展示不同的探索视图，如果存在有操作权限的探索视图，可进行修改或删除操作。 修改探索视图：在探索视图选择框中选择有操作权限的探索视图，单击，跳转至该探索视图绑定的模型路径（详细请参见管理模型路径探索视图）。 删除探索视图：在探索视图选择框中选择有操作权限的探索视图，单击。 3 查询探索视图 在查询条件处输入

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图探索功能 提供图相关工具来探索图。 多标签图不支持图探索功能。 路径拓展 利用Filtered-query-API原理，对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。Filtered-query接口说明可参考Filtered-query API。 在图引擎编辑器左侧

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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基于历史行为记忆生成候选集 HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM 深度网络因子分解机 DEEPFM 核函数特征交互神经网络 PIN 特定行为热度推荐 表2 SpecificBehavior参数说明

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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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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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什么是数据探索？ 数据探索（Data Explorer），是一个聚焦用户数据集（有权限访问的数据），用统一的sql语法，为用户跨数据源探索价值数据的服务。 父主题： 数据探索

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模型路径探索 创建模型路径探索 为模型路径下的实体配置数据源 发布模型路径 基于已发布的模型路径生成探索视图 基于已发布的模型路径生成 API服务 查看模型路径探索视图 管理模型路径探索视图 父主题： 探索数据

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数据探索概述 通过数据探索，可探索实例间的关系，包括实例图谱探索和模型路径探索两种方式。 在进行数据探索前，请确保实体模型对应的实例数据已入图。创建数据入图任务的具体操作请参考数据入图。 实例图谱探索：指基于实例及实例之间的关系进行扩展探索。即根据已知实例数据节点但不知节点间的关

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