缺陷管理 CodeArts Defect

质量建模 质检项 功能概述：该模块主要是对质检项进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查询质检项。 操作人员：系统管理人员。 路径：质量建模→质检项 。 图1 质检项 质检模板 功能概述：该模块主要是对质检模板进行管理，主要功能包括新增、编辑、删除、复制、查看、查询质检模板。

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全局特征信息文件需要和画像中字段一致，其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段，TAGS为画像表中定义的带权重的标签，Context为上下文属性。该文件用于说明数据字段信息，以便推荐系统识别用户离线数据，通过特征工程将对应的数据写入到画像中，同时用于排序训练和线上推理服务中使用。

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的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通

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索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参，从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平 图1 自动学习流程 父主题： Standard功能介绍

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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 算子分类 算子名称 算子描述 科学计算 气象预处理 将二进制格式的气象数据文件转换成结构化json数据。 父主题： 数据集加工算子介绍

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确保训练模型时能获得更高质量的学习数据，从而推动模型性能的提升。 数据评估：数据的质量直接决定了大模型的表现，因此，数据质量评估在整个数据工程中占有重要地位。ModelArts Studio大模型开发平台提供了强大的数据质量评估工具，能够对处理后的数据集进行深入分析，评估其准确性

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数据湖 数据湖是一种在系统或存储库中以自然格式存储数据的方法，它有助于以各种模式和结构形式配置数据，通常是对象块或文件。数据湖的主要思想是对企业中的所有数据进行统一存储，从原始数据转换为用于报告、可视化、分析和机器学习等各种任务的转换数据。 数据集 数据集是一种由数据所组成的集合，这些数据通常具有相似的特征或支撑目标。

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在“模型微调流水线”页面的任务列表中，单击“操作”列“更多 > 重新创建”。 在“修改微调任务”页面，参照3~4进行配置。 删除任务 在“模型微调流水线”页面的任务列表中，单击“操作”列“更多 > 删除”。 单击“确认”。 启用任务 在“模型微调流水线”页面的任务列表中，单击“操作”列“启用”。

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自由模式：可以不按顺序学习课件，可随意选择一个开始学习 解锁模式：设置一个时间，按时间进程解锁学习，解锁模式中暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围：选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置：对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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个人中心页面（我的岗位、我的技能） 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入到课程详情页面。可以按“进行中、已完成，必修，选修”过滤，可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面，可以直接开始学习； 每个课程有多个章节，可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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水印识别 识别视频中是否包含水印。 字幕识别 识别视频中是否包含字幕。 Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 密集 文字识别 识别视频中是否包含密集文字，达到密集文字面积占比的视频则为含密集文字视频，一般裁剪面积占比≥7%为密集文字视频。 父主题：

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400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 优化器类型 grad：梯度下降算法 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

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Browser+上传 。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 图像分类标签“.txt”规范如下。 一行一个标签： flower book ... 上传OBS操作步骤： 执行如下操作，将数据上传到OBS中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台

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网信算备520111252474601240061号 算法基本原理 数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情和肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：语音音频数据。 算法原理：通过深度学习算法，提取语音音频中的特征，并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果：表情基系数。 应

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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β1和β2参数、batch_size数值等。

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建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响，建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。

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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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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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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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