，可以对自定义主题进行关闭。 编辑屏幕主题 在需要编辑的屏幕主题对应的“名称”列下，单击主题名称，可以编辑屏幕主题。 下载屏幕主题 在需要下载的屏幕主题对应的“操作”列下，单击“下载”，可以把自定义主题下载至本地。 删除屏幕主题 在需要删除的屏幕主题对应的“操作”列下，单击“删除”，可以删除该屏幕主题。

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订阅主题列表支持主题搜索、取消订阅、删除操作。 表1 订阅主题列表操作 订阅记录操作 说明 主题搜索 在订阅主题列表左上角搜索框，输入主题名，单击左侧或者按回车键直接搜索。 取消订阅 在订阅主题列表下，选择需要取消的主题，关闭订阅按钮即可。 说明： 除了在控制台取消订阅，也支持用

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删除主题(新) 功能介绍 删除主题(新)。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v3/{project_id}/design/subjects 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。

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汇总表指标属性 SUMMARY_TIME: 汇总表时间周期属性 TABLE_MODEL: 关系模型（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ATTRIBUTE: 关系模型属性（逻辑模型/物理模型） TABLE_MODEL_ LOG IC: 逻辑实体 TABLE_TYPE: 表类型 TAG:

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设置主题策略 基本模式 父主题： 主题管理

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发布主题消息 发布主题消息简介 向主题发布文本消息 向主题发布JSON消息 向主题发布模板消息 父主题： 主题管理

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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查询主题数据 功能介绍 为网图服务提供查询主题数据接口。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/datasets/querySubjectData 参数说明 无。 请求 请求样例 POST https://endpoint/softcomai/datalake/v1

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查询SMN主题 功能介绍 该接口用于查询SMN主题。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/lts/notifications/topics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目

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删除指定主题 功能介绍 删除指定主题。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/topics/{topic} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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查询单个主题 功能介绍 查询单个主题。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/instances/{instance_id}/topics/{topic} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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获取主题层级 功能介绍 获取主题层级。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/design/subject-levels 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。

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主题层级接口 获取主题层级 修改或删除主题层级 父主题： 数据架构API

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合，达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果，可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像，提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个或多个不同码

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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自动学习项目中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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ModelArts Standard自动学习案例 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。

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