基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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执行巡检任务 前提条件 已创建巡检任务； 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“待办->待处理->作业->任务”，选择对应的巡检采集任务并进入 图1 巡检采集任务 在巡检采集任务详情页，点击关联检查单，进入并做采集，采集完成后进行自检 图2 单个巡检任务中采集 表1 巡检单中的采集项采集

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设备巡检标准设置 在巡检标准页面，选择需要关联检查项的设备类型，设置好“执行周期”关联需要的检查项， 单击确定便设置好了该类设备的巡检标准。 图1 设备巡检标准设置 图2 检查项库 父主题： 设备管理功能

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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登录ISDP系统，选择“质量管理/巡检管理->质检标准/巡检标准->检查模板/巡检模板”，查看“通用检查模板”/“巡检模板”列表，列表操作说明如下表: 表1 通用检查/巡检模板列表操作功能说明 操作图标名称 功能说明 编辑 对该作业模板进行参数修改 配置 进入当前作业模板配置采集项的页面

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执行巡检/保养任务 进入设备管理模块，选择对应管理的项目进行巡检任务操作 图1 设备管理 图2 巡检任务操作 可单击右上角按钮进入接单页面 选择需要接单的任务，单击右边的圆框进行选择接单，也可全选 完成接单后，进入我的任务列表，进行巡检或保养任务的处理 图3 待接任务 图4 我的任务

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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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配置作业/质检/巡检模板 应用场景说明 配置“通用检查模板”，用于安检任务、质检任务、任务、许可单创建时引用； 配置“巡检模板”，用于巡检任务创建时引用 前提条件 已配置好“通用检查单”下的业务类型； 模板子类型为：质量/作业/巡检 已配置好“组织单元” 配置简介 路径：质量管理

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辅助、视频协同、学习推送 项目助理/后台人员 调度监控, 创建任务, 创建问题, 制定作业规则, 定义问题分类, 维护人员技能, 编制学习方案，制定积分方案 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 编排能力, 调度算法, 指标卡片编排, 学习推送 项目执行管理人员

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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AR智慧巡检，用户穿戴AR设备融入3D数字化信息，完成设备巡检、异常上报、信息录入等工作。设备自动化识别，当用户走到设备附近，设备参数标准参数自动触发显示，和后台数据在视野中实时呈现；3D隐藏结构展示，快速赋能巡检作业新员工；巡检信息后台数据比对，异常数据自动上报，提升巡检效率、降低工作负荷；

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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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通过AOM查看事件巡检数据 事件巡检服务会定时巡检已开通智能洞察的应用服务，基于应用历史数据的平均RT、错误率等关键指标看护服务质量，全局分析问题。 功能说明 事件巡检基于应用的历史数据，形成动态上界，以比对服务近期时间的数据是否有异常。 获取基础数据时间范围如下： 基于应用3小

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直接面向消费者的生鲜直销店 面向于产品使用客户的售后服务店 方案价值： 提供AI巡检为主，人工巡检为辅的线上巡检模式，降低人力和成本投入 系统自动抓拍问题画面，巡检过程可追溯，提供数字化决策依据 巡检全流程线上闭环，提质增效，标准化管理，提升门店综合运营能力 场景三：餐饮行业，实现食品安全智能监管

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面，单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面，卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】，弹出课程的详情页面，可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题： 实施步骤

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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