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质量计划 工单质检方案 工单质检单 父主题： 质量管理

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质量报告接口 获取质量报告评分体系 获取质量报告概览 获取质量报告趋势 获取质量报告规则评分 获取质量报告子规则字段评分 获取质量报告技术报告数据 获取质量报告业务报告数据 父主题： 数据质量API

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图片的绝对质量，即直接将图片压缩为Q%，与原图不存在相对关系，不依赖于原图。取值范围为[1，100]。 压缩公式： 原图质量 > Q%，目标图质量 = Q% 原图质量 = Q%，目标图质量 = 原图质量 = Q% 原图质量 < Q%，目标图质量 = 原图质量 例如：如果原图质量为10

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HTTP状态码 描述 200 操作成功。 400 参数异常。 401 未鉴权或鉴权失败。 403 权限受限。 500 服务端异常。 响应参数 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 returnCode Integer 错误码。 returnDesc String 结果描述 qosList

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。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要导出的质量作业。 图5 导出 单击“导出”，弹出“导出质量作业”对话框。 图6 导出质量作业 切换到“导出记录”页签，可查看当前任务的导出结果。 图7 导出记录 在导出文件列表中，单击最新导出文件对应的“下载”，可将质量作业的Excel表格下载到本地。

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Platform +）是由华为技术有限公司全球技术服务部（GTS：Global Technical Service）&质量与流程IT管理部（BPIT）共同打造的面向运营商及行业客户的数字化作业平台，重点聚焦现场作业，提升安全、质量及管理效率，同时覆盖任务管理、采集检查管理、方案标准

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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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质量管理 应用场景说明 业务流图 如何配置采集模板？ 如何配置审批流及匹配规则 如何创建质检任务？ 如何执行采集？ 如何评审质量检查单？ 如何创建质量检查问题？ 如何生成质检报告？

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质量检验 产品检验 缺陷登记 故障现象登记 产品维修 产品报废 父主题： 质量管理

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质量作业接口 获取质量作业列表V1 获取质量作业列表 获取质量作业详情 父主题： 数据质量API

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数据质量API 目录接口 规则模板接口 质量作业接口 对账作业接口 运维管理接口 质量报告接口 导入导出接口

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测试质量评估 登录软件开发生产线首页，搜索并进入目标项目。在导航栏单击“测试 > 测试质量评估”，进入“测试质量评估”页面。 单击页面左上角“新建”，输入报告名称，选择版本、测试计划、测试结论，输入结论描述，单击“确定”完成报告的创建。 总览 单击报告名称，默认进入测试报告的总览

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Studio控制台首页，选择实例，单击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 图5 选择数据质量 选择“数据质量监控 > 质量报告”。 单击“业务报告”页签，选择主题及截至日期，查询截至日期前7天的数据质量评分，如图6所示。 图6 业务对象 以评分满分为5分为例。其中4-5分评

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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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别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。

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R、高光谱、无人机等航天航空影像及时空地理矢量数据进行标注，覆盖目标识别、语义分割、变化检测三种场景，实现从样本标注、质检、审核、样本集制作、入库管理全流程。 图5 多人协同的样本标注1 图6 多人协同的样本标注2 支持上传矢量分类数据转换为样本，在已有样本基础上提升标注效率；也

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nt Video Team）提出的高度压缩数字视频编解码器标准，同时也是MPEG-4第十部分。 H.264标准的主要目标是：与其它现有的视频编码标准相比，在相同的带宽下提供更加优秀的图像质量。它既保留了以往压缩技术的优点和精华又具有其他压缩技术无法比拟的许多优点。 H.265 H

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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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可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的

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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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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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