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95可视为视频基础质量较高的视频。 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。
场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出，以供下游操作，从而满足该场景下客户需求。
练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说，带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！
户输入的query做改写，将指示代词替换为实体词，并补充省略的context信息。基于改写后的query，再去调用中控模块以及检索模块，以便能够更好地检索出相关文档。 中控模块：对（经过改写后的）用户输入query，进行意图识别，判断是否是政务问答场景问题。如果是，则控制流程调用
连接大模型组件和其他组件。 配置意图识别组件 意图识别组件用于根据用户的输入进行分类并导向后续不同的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时，意图识别组件会通过大模型推理，匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字，并根据匹配结果流向对应处理流程。
图文提取 提取图文压缩包中的JSON文本和图片，并对图片进行结构化解析（BASE64编码）。 数据过滤 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母，文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型，“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。
类加工算子能力清单见表1。 表1 文本类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 WORD内容提取 从Word文档中提取文字，并保留原文档的目录、标题和正文等结构，不保留图片、表格、公式、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取
复制、删除操作。开始和结束组件为必选组件，无法删除。 图6 组件的重命名、复制、删除操作 鼠标拖动左侧“意图识别”组件至编排页面，并连接开始组件和意图识别组件。单击意图识别组件进行配置操作。 图7 连接组件操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参数名称：默认名称input，为固定值，不可编辑。
对话问答（/chat/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本（/text/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提
对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代码的情况下，快速构建、调优并运行属于自己的大模型应用。通过简单的配置，用户可以轻松创建Agent应用，快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能，支持用户存储和
应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。 数据不允许相同表头，表头数量小于20个。
在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的
occluded：必选字段，取值0或1，表示标注内容是否被遮挡（0表示未遮挡、1表示遮挡）。 difficult：必选字段，取值0或1，表示标注目标是否难以识别（0表示容易识别、1表示难易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间，越接近1，表示标注越可信。 bndbox：必选字段，标注框的类型，可选值请参见表5。
发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中，数据评估是确保数据质量的关键步骤，直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确性，并增强模型在实际应用中的可靠性与稳定性。因此，数据评估是数据工程中不可或缺的一环，帮助用户在数据准备阶段识别并解决数据中的
s”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency> <groupId>com
获取user name、domain name、project id 打开Postman，新建一个POST请求，并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为：https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud
进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布”，单击界面右上角“创建发布数据集”。 在“创建发布数据集”页面，选择“图片”类型的数据集，并根据训练任务场景选择“图片+Caption”、“图片+QA对”类型的数据。 图2 创建图片类数据集发布任务 设置发布方式。图片类数据集可选两
cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 ensemble_noise_perlin_scale 否 Double
CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 初始扰动数量 用于选择集合预报的CNOP初始扰动数量。 在CN
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