径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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多语言SDK提供丰富的资产存储管理接口，支持图片、视频、音频、3D模型、文本等富媒体的一键存储。安全、高可靠、类型丰富，无需考虑容量限制。 基于深度学习和大样本库的 内容审核 能力，支持对图片、文本、视频进行涉黄、广告、涉暴等内容的自动检测，帮助客户降低业务违规风险。 CND全球稳定加速，将

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要通过后台操作来生成，系统设计了静态页面的同步生成、增量生成与全量生成。 同步生成：文章详细内容页，在新增编辑时同步生成，并同步生成指定自动生成的栏目首页，和绑定生成的其他页面。 增量生成：在生成管理界面设计了可以按站点，按栏目、按专题、按文章创建的时间段来生成相应的静态页面 全

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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生成私钥和证书 根据用户名生成用户私钥、证书以及对应的地址。 调用方法 public IdentityInfo generateIdentity(String alogrithm, String identityName) throws Exception 参数说明 参数 类型 说明

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工单生成及管理 路径：WOP工单管理->工单生成及管理 图1 工单生成及管理 工单生成 勾选建议工单列表中需要进行生成工单操作的记录，单击“工单生成”功能键，系统将根据预设的生单合并规则，将勾选的建议工单生成为DRAFT状态的正式工单。 图2 工单生成 工单管理 新增工单 WOP

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面试问题生成 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 写作示例

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开发“生成工单”功能 创建“生成工单”脚本及公共接口 组装“生成工单”页面 添加页面事件 父主题： 开发“客服人员创建工单”功能

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生成临时登录指令 功能介绍 调用该接口，通过获取响应消息头的X-Swr-Dockerlogin的值及响应消息体的host值，可生成临时登录指令。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/manage/utils/secret 表1 Query参数

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步骤3：生成策略 生成策略和基本配置、框架配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 API设置。 图1 API设置 Json序列化 小驼峰：序列化后的json属性名，采用驼峰格式。 下划线：序列化后的json属性名，采用下划线连接单词。 标准响应体：返回的响应体是否使用标准样式。

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CodeArts Snap UT生成案例 - 快速生成UT用例 业务痛点 编写单元测试用例较耗时。 单元测试相关的开发框架有一定的学习、使用成本。 补齐历史遗留代码UT用例工作量较大。 生成效果 自动生成多场景用例。 自动生成测试用例数据。 自动Mock外部调用。 使用效果 利用CodeArts

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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公众号文章的评论支持审核精选后再展示吗？ 公众号文章的评论，支持在管理后台审核精选后再展示。 父主题： 公众号

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。 前沿技术 使用

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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签名生成方法 Jwt测试工具：https://jwt.io/ Java代码参考样例： import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import java.nio.charset.StandardCharsets;

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