缺陷管理 CodeArts Defect

给定源实例中多个图片路径，到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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质量管理 委外质检 委外到货后会将到货信息推送至系统中的通知消息中自动生成委外质检任务，质检员单击信息通知跳转到委外质检任务页面中。（或者可以单击需要扫描打印出来的包装二维码（批次信息），进行委外质检） 基本信息 单击消息通知的委外入库检的消息，进入到委外质检页面（或者单击工作台的委外入库检功能，进入委外质检页面）；

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数据质量组件 业务指标监控（待下线） 数据质量监控 使用教程

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查询历史质量 功能介绍 查询质量指标过去每天的体验数据，可查询最近31天的数据。当天未结束，无法查询到当天的体验数据。 最大查询跨度31天。 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。

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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜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。通过这些关键技术，可以从企业关系型（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。自动深度学习的关键技术

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

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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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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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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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作空间的“数据质量”模块，进入数据质量页面。 图8 选择数据质量 选择“数据质量监控 > 质量报告”。 图9 质量报告页面 单击页面右上角的“导出”按钮，将质量报告导出。 图10 导出 图11 导出到OBS桶 可在导出记录中查看导出结果，单击“下载”可以下载数据质量报告。如果导出

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测试质量评估 登录软件开发生产线首页，搜索并进入目标项目。在导航栏单击“测试 > 测试质量评估”，进入“测试质量评估”页面。 单击页面左上角“新建”，输入报告名称，选择版本、测试计划、测试结论，输入结论描述，单击“确定”完成报告的创建。 总览 单击报告名称，默认进入测试报告的总览

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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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对象数据，精确匹配出相似的对象，实现精准推荐。 工单分类 工单类AI应用通过融入AI智能机器学习和分析，全面提升工单类服务效率和质量。 目标检测 采用计算机视觉和图像处理的方法，发现图像或视频中的对象实例并定位标记出来。 父主题： AI应用开发指导

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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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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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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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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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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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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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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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