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

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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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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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ntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全、威胁告警、漏洞管理、基线检查维度，分类呈现资产安全状况。 HSS通过在主机中安装Agent，使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中风险，并从HSS云端防护中心下发检测和防护任务，全方位保障主

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媒资图像标签 基于深度学习技术，准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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、质量结果无法追溯、上下游质量无法管控以及质量数据信息缺乏协同贯通、质量管理缺乏统一平台等痛点。 方案架构 图1 制造业数字化质量管理解决方案架构 希维云以打造中国自主的国际化供应链质量协作网络为愿景，提供大中型制造企业打造高品质产品的管理系统； 以上下游质量管理作为核心产品；

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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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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模型的低门槛、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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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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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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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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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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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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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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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。 图1 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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选择此次敏感检测任务需要检测的敏感项，支持全选。 可选敏感项：可选敏感项下方展示敏感项列表，包含各个敏感项名称和样例。 在“检测测试”的右侧，单击，展开检测测试内容。 在左侧框中输入待检测的文字内容（自定义），单击“测试”，系统会根据用户配置的检测敏感项，快速进行敏感内容检测，并在检测结果框中展示敏感检测信息。

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