缺陷管理 CodeArts Defect

返回关系模型列表页面，找到已关联质量规则的表，在“同步状态”列中，鼠标移至创建质量作业的图标上，单击“查看”进入质量作业页面查看已添加的质量规则。 图10 质量作业同步状态 进入质量作业的“规则配置”页面，可以查看刚才添加的质量规则。 图11 质量规则 此外，在建表时已关联的数据标准，在

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则模板以便重复使用。 图2 自定义质量规则 质量加权评分 支持用户自定义质量评分指标，为不同的质量规则关联指标并分配计分权重，从而根据企业的数据质量评估体系，有层次有重点地对数据质量进行评分。 图3 质量加权评分1 图4 质量加权评分2 单表质量检测 支持针对 Hive、Kudu

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数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理

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通话质量监测 功能描述 加入频道后，SDK会每隔2秒自动触发通话质量相关的回调，上报当前通话的网络质量、本地和远端的音视频统计信息。 上报接口 通话质量上报 onNetworkQualityNotify回调上报当前通话中每个入会者的上下行网络质量。默认开启，每2s上报一次。 -

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通话质量监测 功能描述 加入房间后，SDK上报通话质量相关的回调，上报当前通话的网络质量、本地和远端的音视频统计信息。 接口调用流程 通话质量上报 network-quality网络上下行质量报告事件，用户加入房间后，在网络质量变化的时候会触发一次该事件，报告用户的本地网络上下行质量情况。

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确保产品符合客户要求。设置物料及产品的检验项目、抽样方案，按照抽样方案、检验项目对产品及物料进行品质检验。 图1 质量管理模块 新增：质量管理新增不良代码以及不良项目 图2 新增 不良代码与项目可按等级划分 图3 不良代码 图4 编辑 图5 保存 修改：勾选一条不良代码信息，单击【修改】，进行不良代码信息修改的操作。

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编码追溯标准优先级比分类追溯标准高。 编辑编码追溯标准 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理 > 质检模型 > 质量追溯标准”，进入“质量追溯标准”页面的“编码追溯标准”页签。 图1 质量追溯标准 在Part列表中选中记录，单击“操作”列的“编辑”。 在弹出的“编辑编码追溯标准”窗口中，配置追溯标准信息。

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获取质量报告概览 功能介绍 获取质量报告概览。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/quality/report/overview 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。

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登录LinkX-F系统首页。 选择“数据联接 > 数据入图”，默认进入“数据入图任务”页面。 在左侧导航栏选择“数据质量报表”，进入“数据质量报表”页面。 默认显示T-1的数据质量报表。 各参数说明请参见表1。 表1 参数说明 字段 说明 编码 数据实体/关系实体编码。 负责人 数据入图任务owner。

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选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量调度的质量作业。 单击“更多 > 启动调度”，即可完成质量作业的批量调度。 图13 批量调度 批量停止调度质量作业 系统支持批量停止调度质量作业，一次最多可批量停止200个质量作业。 选择“数据质量监控 > 质量作业”，选择要批量停止调度的质量作业。

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数据质量监控 数据质量监控简介 新建数据质量规则 新建数据质量作业 新建数据对账作业 查看作业实例 查看数据质量报告 父主题： 数据质量

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程之间的数据关系，设计好差评业务包含人员与办事评价关联信息、评价打分项信息、评价基本信息、评价详细信息、评价模板信息、评价来源-热线信息、差评处理信息、参与办件的政务人员信息、评价来源-办件信息、评价来源-调研问卷信息、评价模板与评价选项对应关系等逻辑实体。 表3 好差评L1-L4确认表

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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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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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场景一：教育行业，运用AI手段实现高等教育教学质量评估 业务痛点： 当前教育环境中，传统教学方式已难满足学生多样化需求，需利用新技术提升教学效率和质量。教育内容陈旧、方法理论化阻碍教育质量提升，单一评价标准限制创新。因此，需建立多元评价体系，推动教学方法和资源创新。 解决方案： 通

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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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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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Standard自动学习 ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办？ 在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 创建自动学习项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？

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问答详情 会话洞察：容犀Copilot支持对会话进行深度分析和洞察，支持自定义客户属性并实现客户数据导入，并且通过对会话的深度分析，将客户的评价反馈直观地展示。 评价反馈分析：以各类统计图呈现会话中的客户数据，支持自定义添加卡片。 图8 评价反馈分析 意图标签：容犀Copilot支持对各

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大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于 自然语言处理 （NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。

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代码上库质量门禁 多层级、细粒度代码上库质量门禁 Repo支持人工审核、自动化流水线集成对上库代码进行质量管控，不符合质量指标的代码不允许入库，人工审核支持权责分离原则（SOD），自动化检查，支持分支级管控，详见合并请求。 父主题： 产品功能

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