缺陷管理 CodeArts Defect

云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像识别 图像识别（Image Recognition），基于深度学习技术，可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。 免费体验 1元包年 立即使用 立即使用 成长地图

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质量检验 产品检验 缺陷登记 故障现象登记 产品维修 产品报废 父主题： 质量管理

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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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质量作业接口 获取质量作业列表V1 获取质量作业列表 获取质量作业详情 父主题： 数据质量API

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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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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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品、评论数据（脱敏后）进行分析，输出用户和商品的各种数据特征，可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。在此期间，您可以学习到数据开发模块脚本编辑、作业编辑、作业调度等功能，以及 DLI 的SQL基本语法。 本入门示例涉及 DataArts Studio

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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将新兴技术融入人才培养与专业建设过程中； 产业项目实训案例不足； 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验，不能独立带学生做真实企业项目； 学生学习兴趣不高，动手意愿不足； 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果： 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实训教学模式，从实训入手探索新工科建设，可助力高校实现：

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质量管理 来料检验 功能概述：来料检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。 路径：质量管理→来料检验。 图1 来料检验 发货检验 功能概述：发货检验包括新增、编辑、查看详情、查询、删除、检验作业、变更记录、打印等功能。 操作人员：质检人员。

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标准取值。 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。 选择“编码追溯标准”页签。 在Part列表中选中记录，单击“操作”列的“编辑”。 双击Part记录可打开“编辑编码追溯标准”窗口。

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质量管理 质量计划 质量检验

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质量计划 工单质检方案 工单质检单 父主题： 质量管理

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查询网络质量 功能介绍 查询会场网络质量。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v1/mmc/cqs/media/qos 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 conferenceid 是 String 会议ID。 confuuid

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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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图片的绝对质量，即直接将图片压缩为Q%，与原图不存在相对关系，不依赖于原图。取值范围为[1，100]。 压缩公式： 原图质量 > Q%，目标图质量 = Q% 原图质量 = Q%，目标图质量 = 原图质量 = Q% 原图质量 < Q%，目标图质量 = 原图质量 例如：如果原图质量为10

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。

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Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 数据集要求 文件名规范:不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。

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