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。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别，转写成文字，提供不同领域模型，具备良好的可扩展性，支持热词定制。 产品优势 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。 稳定可靠 成功

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、

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下线旧版自动学习对现有用户的使用是否有影响？ 用户将无法再使用旧版自动学习的功能，且因旧版自动学习文件均存储于ModelArts统一管理账号下，用户无法找回旧版自动学习的作业记录。 旧版自动学习如何升级到新版自动学习？ 请参考新版自动学习指导文档来体验新版自动学习。 父主题： 下线公告

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保存监控项 功能介绍 保存监控项。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/apm2/openapi/apm-service/monitor

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选择刚才未在配置管理界面切换连接成功的节点，将连接修改为新账套的连接 保存流 复制保存总流 切换保存总流连接 输入新账套diapi访问地址、数据库、用户名、密码，新建一个diapi连接 将连接切换成刚建的连接， 下一步，下一步，更新即可 修改保存总流对子流的引用 编辑保存总流， 选择第一个"同步调用子流程"节点，复制参数reqbody内容

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收获信任：认证证书能够让学员的知识广度和技能深度显性化，助力学员快速赢得雇主、客户和同事的信任 收获自信：在备考过程中激发潜能、达成目标，通过自身不懈努力赢得认证，将加深对自身能力的肯定，更易走向成功 华为云微认证 提供一站式在线学习、实验与考试，零基础也可学习前沿技术知识，快速获得场景化的技

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为什么调用API时，无法保存创建人和创建时间？ 不支持修改创建人和创建时间。 父主题： API相关问题

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ubernetes集群托管服务，支持容器化应用的全生命周期管理，为您提供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。 为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算（E CS /BMS）、网络（VPC/EIP/ELB）、存储（EVS/OBS/SFS）等服务，并支持GPU、N

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DLI 支持哪些数据格式 DLI支持如下数据格式： Parquet CSV ORC Json Avro 父主题： 使用咨询

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，敬请期待后续更新。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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法。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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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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肢体驱动数据格式如何定义？ MetaStudio肢体驱动数据的前三个为Hips骨骼的Translation信息，按XYZ排列，后接75根骨骼的旋转数据，具体定义如下： 序号 骨骼名称 0 Hips 1 Spine 2 Spine1 3 Spine2 4 Spine3 5 Neck

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一般图数据格式 在导入图数据之前，您需要了解GES中支持的图数据格式。 GES仅支持载入具有标准CSV格式的原始图数据，如果您的原始数据并不符合指定的格式，则需要将数据整理为GES支持的格式。 GES支持的图数据格式包含三部分：点文件、边文件以及元数据。 点文件用于存放点数据。 边文件用于存放边数据。

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MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练) M

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“产品名称”、“型号”需要在项目内保持唯一，否则会创建失败。 “所属行业”、“设备类型”、“接入应用层协议类型”和“数据格式”等信息根据实际情况进行填写。 当“数据格式”配置为“二进制码流”时，该产品下需要进行编解码插件开发；当“数据格式”配置为“JSON”时，该产品下不需要进行编解码插件开发。 在“产品开发”界面将

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STR, default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高的模型，而不是最新的模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内，最优模型会保存最新的高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(

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们将这些三元组类型组成的集合称为模型的schema。 标注数据 为了训练自定义的信息抽取模型，需要在训练数据中标注三元组类型。 您可以选择使用BRAT、MODELARTS或其他标注手段进行标注。 训练一个基本可用的模型，标注数据量总数需要大于模型版本配置中的“batch_size”，且需大于20*三元组类型数量。

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因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，找到待开发的作业，单击“开发”。 图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。 单击保存。 父主题： 批量预测

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