客户需求处理流程 流程说明如下： 1、云商店给商家分配客户需求； 2、商家根据云商店分配的客户需求进行管理，详情可参考《客户需求管理》； 3、商家申请云商店客户需求的客户优惠场景，详情可参考《创建商家优惠》； 4、客户下单流程，详情可参考《商品购买流程》； 5、客户需求成交。 父主题：

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使用CodeArts Req管理Scrum类型项目需求

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使用CodeArts Req管理IPD自运营/云服务类型项目需求

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使用CodeArts Req管理IPD系统设备类型项目需求

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特性，支持端到端的高效、透明、可视的管理。 需求管理特性 需求规划与需求分解 客户的需求或原始需求，通常是抽象甚至宏观的，需要理解客户需求背后的问题本质，来把客户需求或原始需求进行规划和分解，最终分解为每个迭代可交付的最小工作项。 需求管理服务Scrum项目类型中，预置了敏捷实践中推荐的“Epic

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客户原始需求管理 成功产品的核心特征是满足客户需求，Req打破了传统需求管理工具仅在研发阶段发挥作用的限制，将客户与市场需求也同步覆盖，提供了完整的客户需求采集、价值需求决策、交付与验收流程，让需求进展和动态客户实时透明，市场需求流动提速70%。 RR客户原始需求来自公司内部和外

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农业农村数据资源分散、信息孤岛、数据壁垒和共享机制不健全，“资源不清、管理无序”； 海量涉农数据缺乏强大的算力支持，对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别，传统作业人力物力成本较高，且存在时效性低，无法监管种植过程的问题； 供给侧和需求侧存在信息闭塞，无法实现按需生产或者效益最大化；

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弹性伸缩：支持工作负载和节点的弹性伸缩，可以根据业务需求和策略，经济地自动调整弹性计算资源的管理服务。 服务治理：深度集成应用服务网格，提供开箱即用的应用服务网格流量治理能力，用户无需修改代码，即可实现灰度发布、流量治理和流量监控能力。 容器运维：深度集成容器智能分析，可实时监控应用及资源，支持采集、管理、分析

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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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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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基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文本

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目标集群资源规划 CCE支持对集群资源进行自定义选择，以满足您的多种业务需求。表1中列举了集群的主要性能参数，并给出了本示例的规划值，您可根据业务的实际需求大小进行设置，建议与原集群性能配置保持相对一致。 集群创建成功后，表1中带“*”号的资源参数将不可更改，请谨慎选择。 表1 CCE集群规划

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的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型，可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。 父主题： 大模型概念类问题

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升服务能力。它能识别用户的情绪和语气，调整回答的语调和内容，更贴近用户的实际需求。这种

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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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本方案将介绍一种虚拟数字人的方案，包含该方案的应用场景、方案架构、方案优势及其约束与限制。 虚拟数字人是基于近年来深度学习开发出的前沿技术而成形的一种“虚拟人”，它能够根据不同的应用场景，通过模拟人类行为并采用深度学习技术来实现自动化处理，使得被认知的过程更加准确、高效。本文将对此进行深入的分析，包括应用

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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。 支持热词 针对专业词汇，支持上传至热词表，增加专业词汇的识别准确率。 可定制化 针对客户的特定场景需求，定制垂直领域的语音识别模型，识别效果更精确。

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买IT资源，然而随着开班数增加，学生用户量不断增多，由此对于硬件资源需求更大，需要院校再次购买硬件资源，升级过程又比较繁琐，部署周期也长，对于院校产生的负担较大； 教学资源无法动态更新：在实际教学过程中，随着新技术的发展，课程资源需要不断延伸，但课程、实验、视频等教学资源部署在本地，无法实现实时动态更新；

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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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