全自动化的装修设计，可实现全屋SKU可视化替换，提升个性化精装房售卖转化率30%； 方案设计定稿后，系统可自动对材料算量拆单，实现设计与生产的无缝对接，避免人工信息传递错误。实时派单，可有效降低制造商的原材料备货。 方案优势 核心技术1：海量家居家装方案，训练打磨AI装修算法 户型建模、识别

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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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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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线计算。 DLI 的更多信息请参见《 数据湖探索 文档》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储RES的推荐数据源，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。 数据接入服务 数据接入服务（Data

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若来源是变量，属性为全局变量，局部变量，响应提取后的变量。详细介绍请参见变量检查。 高级提取类型 可选项，使用高级提取类型，辅助提取检查点信息，若选择不涉及，则视为不使用额外的方式匹配。 目前有两种方式： 字符串提取，也就是字符串的截取。 正则表达式，即使用正则方式对来源字符串进行过滤。 高级提取类型优先使用字

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若来源是变量，属性为全局变量，局部变量，响应提取后的变量。详细介绍请参见变量检查。 高级提取类型 可选项，使用高级提取类型，辅助提取检查点信息，若选择不涉及，则视为不使用额外的方式匹配。 目前有两种方式： 字符串提取，也就是字符串的截取，详见字符串提取说明。 正则表达式，即使用正则方式对

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用 文字识别 OCR服务进行电子面单识别、网络图片识别并将结果存放在OBS桶内。 使用文字识别 OCR，提供电子面单识别和网络图片识别。用户只需要将电子面单图片或含有收/寄件信息的截图上传至OBS桶，即可自动识别提取收/寄件人的姓名、电话、地址，面单上的物流编码、三段码、条形码等信息。

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上传对象-基于表单上传(Python SDK) 功能说明 基于表单上传是使用HTML表单形式上传对象到指定桶中，对象最大不能超过5GB。可以通过ObsClient.createPostSignature生成基于表单上传的请求参数。使用代码模拟表单上传的完整代码示例，参见post_

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若来源是变量，属性为全局变量，局部变量，响应提取后的变量。详细介绍请参见变量检查。 高级提取类型 可选项，使用高级提取类型，辅助提取检查点信息，若选择不涉及，则视为不使用额外的方式匹配。 目前有两种方式： 字符串提取，也就是字符串的截取。 正则表达式，即使用正则方式对来源字符串进行过滤。 高级提取类型优先使用字

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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，区分单AZ存储和多AZ存储。了解单AZ和多AZ的区别 存储时间按照数据在OBS中存储的实际天数计算。 存储单个对象小于64KB按64KB计算，大于64KB按实际大小计算。 按需计费 包年包月 低频访问存储数据容量 OBS中存储的低频访问存储数据所占用的存储空间容量，区分单AZ存

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气象类加工算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类加工算子能力清单

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对象 对象（Object）是OBS中数据存储的基本单位，一个对象实际是一个文件的数据与其相关属性信息（元数据）的集合体。用户上传至OBS的数据都以对象的形式保存在桶中。 对象包括了Key，Metadata，Data三部分： Key：键值，即对象的名称，为经过UTF-8编码的长度大

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对象 AstroZero对象概述 创建AstroZero自定义对象 管理AstroZero自定义对象 将AstroZero自定义对象生成前端页面 通过SQL语句查询AstroZero对象数据 通过视图对象查询AstroZero对象数据 父主题： 使用AstroZero开发应用后端

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AI开发的目的是什么 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

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文档损坏后，是否可以提取出水印？ DSC提供的数字水印能力具有高鲁棒性，即水印在传输或使用过程中不易被磨灭掉，数据载体即使经过被改动或受到攻击损坏后，依然有很大概率提取出水印。 添加水印后的文档被删除了几页后，仍然可以提取出水印。 添加水印后的图片被旋转、剪裁、缩放、修图等形变后

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解析数据：MgC将返回的数据进行解析，提取关键信息，如节点数、虚拟机核数等。然后将这些关键信息保存到数据库中，为后续分析和迁移提供支持。 深度采集原理 MgC对AWS 容器资源进行深度采集的原理图，如图2所示。 图2 AWS容器深度采集原理图 对AWS容器资源进行深度采集的过程详细说明如下：

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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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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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单Module 工程目录结构 “代码风格 > 工程目录”设置为“单Module”，仅会生成“src”一个模块，如图1所示。 图1 单Module 代码结构说明 代码结构说明中的“{biz}”，为在AstroPro的业务设计中定义的对象，如BO、Abstract BO等。 com.astropro

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提取字符串动态键值对 本文档介绍如何使用不同方案提取字符串键值对。 常用方案比较 字符串动态键值对提取分为关键字提取、值提取、关键字加工和值加工，常用方案为采用e_kv函数、e_kv_delimit函数和e_regex函数等。不同提取场景的三种方案如下： 方案 关键字提取 值提取

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