背景音乐是否支持循环播放？ 支持，调用startAudioFile接口，设置循环次数“cycle”为0，表示无限循环播放。 父主题： SDK使用

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产品优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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什么是 内容审核 内容审核（ Content Moderation ），是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行内容审核，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息

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成标注。 数据处理 数据处理是 数据湖 中数据管理的重要部分。可以通过数据处理，将用户的原始数据转换成目标模型数据格式。 时序数据标注 标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标注工具对原始数据进行

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最大值(max_value) 是 Double 均匀分布的最大值， 必须大于最小值。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 xavier 无 是 无 神经元的初始值权重初始化为均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。

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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。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题： 基础知识

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分类 分类是找出一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同

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为空）。 将要判断的值 是 输入将要判断的值。 输出参数 该执行动作无输出参数。 继续 继续（continue），设置了继续节点，流运行到继续节点后，不会再往后面执行，而是跳出循环进入下一次循环。 输入参数 该执行动作无输出参数。 输出参数 该执行动作无输出参数。 遍历集合元素

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为空）。 将要判断的值 是 输入将要判断的值。 输出参数 该执行动作无输出参数。 继续 继续（continue），设置了继续节点，流运行到继续节点后，不会再往后面执行，而是跳出循环进入下一次循环。 输入参数 该执行动作无输出参数。 输出参数 该执行动作无输出参数。 遍历集合元素

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领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 Ascend芯片 Ascend芯片是华为设计的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预

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户工作流不停的执行，出现“无限循环”。 图3 工作流配置workflowA 图4 触发器配置triggerA 后缀.mp4可以匹配所有后缀是mp4的对象。 场景2：触发器源桶和函数执行输出目标桶是不同桶的无限循环 案例1：使用内置函数触发“无限循环” 用户创建一条工作流workf

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常用概念 数字人 数字人是一种以数字形式存在于数字空间中的虚拟人物，它具有拟人或真人的外貌、行为特点，并具备一定的智能和情感，可以进行交互和表达。数字人也可以被称之为虚拟形象、数字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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versionId 待恢复归档或深度归档存储对象的版本号。 类型：String 否 请求消息头 该请求使用公共消息头，具体请参见表3。 请求消息元素 表1 请求消息元素表 名字 描述 是否必选 RestoreRequest 恢复信息的容器 类型：Container 是 Days 恢复对象的保存时间，最小值为1，最大值为30。

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"topicDistributionCol" max_iter 是 最大迭代次数 50 idf_or_not 否 是否使用idf False topic_concentration 是 超参数\eta 1.1 doc_concentration 是 超参数\alpha 1.1 样例 数据样本 id

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预

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路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户的项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权

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Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

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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。

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IoTA.01010036 属性引用深度超过配额限制 错误码描述 属性引用深度超过配额限制。 可能原因 资产属性作为其他的分析任务的输入参数，此时该资产属性引用深度为1，举例：模型A中有属性a，而模型B的分析任务以a为输入参数，则a的引用深度为1，深度限制最大为10。 处理建议 系统

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