，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 使用工业界成熟的算法，结合学术界最新研究成果，为企业提供独特竞争力优势。

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需为UTF8编码，请保证数据的完整性以及正确性。 提取方式 单击下拉框选择提取水印的方式，有损列嵌入以及无损列嵌入需要使用按列提取，无损行嵌入则需要使用按行提取。 分隔符 文件中的分割符。例如","。 单击“确定”，完成水印提取任务创建。 查看结果 登录管理控制台。 单击左上角的，选择区域或项目。

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r"(\w+):(\d+)",{r"k_\1": r"v_\2"}) 加工结果 dict: verify:123 k_verify: v_123 示例6：提取字段中符合表达式的值，并打包赋值给name字段。 测试数据 { "msg": "192.168.0.1 http://... 127.0

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Array of String 关键词列表。 error_code String 调用失败时的错误码，具体参见错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 请求示例（抽取关键词，且返回关键词的最大数量为8） POST

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关键词补全 CodeArts IDE为Python保留关键字（如“assert”、“class”、“if”、“def”等）提供代码补全。 父主题： 代码补全

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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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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提取文件中的暗水印 功能介绍 提取文件中的暗水印。水印功能只支持“华北-北京四”区域 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/datasha

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您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。 关键词提取，只有当关键词为content和title时会进行关键词提取，并生成特征名为“keyword_原特征名”的特征。

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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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快速分析日志 日志包含了系统性能及业务等信息，例如，关键词ERROR的多少反应了系统的健康度，关键词BUY的多少反应了业务的成交量等，当您需要了解这些信息时，可以通过快速分析功能，指定查询日志关键词，AOM能够针对您配置的关键词进行统计，并生成指标数据，以便您实时了解系统性能及业务等信息。

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KeyWordsStat objects 指定时间范围内，用户问关键词列表。调用失败时无此字段。 表5 KeyWordsStat 参数 参数类型 描述 keyword String 关键词。 freq Long 关键词频次。 状态码： 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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关键词检索 根据关键词及其他条件过滤文本语音分析后的质检结果。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“语音文本分析 > 关键词检索” 。 图1 关键词检索界面 选择查询时间：开始时间和结束时间，单击“查询”。默认为近7天。 时间跨度小于等于31天。 设置其他条件，单击“保

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时”或“近6小时”等，也可选择“自定义时间段”指定开始时间和结束时间。 输入关键词：单击文本框，文本框下面显示了该桶下的所有统计规则及其关键词，可直接单击进行选择，选择后统计规则的关键词会自动输入到文本框中；也可直接在文本框中手动输入关键词。 对于常用的、复杂的关键词，可单击，创

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它

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title 是 String 待处理的文本。 mode 是 String 选择功能，该功能指定为"seg"。 响应消息 响应参数请参见表6-响应参数说明。 表6 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由分词处理后的词集合生成的字符串，以空格连接。

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1527603463, "message_id": "E87B6D7C-4FFD-11EA-AD9D-34B354BC6688", "data": { "face_id": "0DD1BEA6-634B-11E8-8B0B-407D0FAD9217",

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边缘人脸提取 创建边缘人脸提取作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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