长文本摘要 应用介绍 切割长文本，利用大模型逐步总结，如对会议/报告/文章等总结概述。涉及长文本分割、摘要等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包， pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。

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单行文本 单行文本组件用于录入普通的文本，包含文字、数字等，例如商品名称、人员姓名、车牌号、邮政编码、地址、身份证号码等。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“单行文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 单行文本组件 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、

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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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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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文本检索函数 get_current_ts_config() 描述：获取文本检索的默认配置。 返回类型：regconfig 示例： 1 2 3 4 5 SELECT get_current_ts_config(); get_current_ts_config -----------------------

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录音文件转文本 场景描述 录音文件转文本 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/CCISQM/rest/ccisqm/v1/openapi/voice2Text，例如域名是service.besclouds.com 请求说明 表1 请求头参数 序号

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长文本摘要 场景介绍 切割长文本，利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息，根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm

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多行文本 多行文本组件用于录入较长、较复杂的文字，如描述说明、备注、反馈等。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“多行文本”组件至表单设计区域，如图1。 图1 多行文本 显示名称：该字段在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。 行数：文本行数展示的行数。如果

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正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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，都需要指定一个文本搜索配置来指定具体的处理过程。GUC参数default_text_search_config指定了默认的文本搜索配置，当文本搜索函数中没有显式指定文本搜索配置参数时，将会使用该默认值进行处理。 GaussDB (DWS)中预定义有一些可用的文本搜索配置，用户也可

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用的标签。 speak标签 描述 <speak></speak>：SSML文本的根节点。 语法 1 <speak>这里输入SSML标签的文本</speak> 属性 无 标签关系 <speak>可以包含文本和标签，包括<break>、<phoneme>、<say-as>、<sub>标签。

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文本检索函数 get_current_ts_config() 描述：获取文本检索的默认配置。 返回类型：regconfig 示例： 1 2 3 4 5 SELECT get_current_ts_config(); get_current_ts_config -----------------------

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正如上面例子表明，tsquery不仅是文本，且比tsvector包含的要多。tsquery包含已经标注化为词条的搜索词，同时可能是使用AND、OR、或NOT操作符连接的多个术语。详细请参见文本搜索类型。函数to_tsquery和plainto_tsquery对于将用户书写文本转换成适合的tsque

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数值设置 设置语境、单位、数值表现形式。 设置图例的文本大小、方向和位置。 设置类别标签的位置和文本大小。 设置数据标签的内容、转化率的计算方式、文本大小。 开启Tooltip提示 支持设置Tooltip的内容、背景色、维度文本、指标文本、数值。开启后，鼠标移动至图表时，会显示提示信息。

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数据标签支持全量、维度、度量设置。 全量：支持维度和度量数据显示。 维度：勾选，图表显示维度数据，不勾选则不显示维度数据，取值范围12~32，颜色用户可自定义。 度量：勾选，图表显示度量数据，不勾选则不显示度量数据，取值范围12~32，颜色用户可自定义。 排列：维度和度量数据在图表中的展示顺序，分别为左右和上下。

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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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通过缺陷度量跟踪项目缺陷进展 在项目进行中，可以通过缺陷度量来对项目下的缺陷进展进行跟踪。 查看缺陷度量 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取

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通过缺陷度量跟踪项目缺陷进展 在项目进行中，可以通过缺陷度量来对项目下的缺陷进展进行跟踪。 查看缺陷度量 缺陷度量视图默认展示统计报表：缺陷概览统计、遗留缺陷DI趋势、缺陷累计三曲线、缺陷每日吞吐、缺陷按严重程度分布、缺陷按状态分布、成员遗留缺陷TOP8。 数值类统计报表：指标取

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