今天是2022年2月2日，大年初二新春佳节，华为云携手伙伴邀您观看如何用科技，创奇迹，1+1＞2新的一年，祝您好事成双，奇迹多多！来自无声世界的“新声”春节的深圳街头难得安静但对于佩佩来说，远没有之前的世界“安静”她是听障人士，无声世界隔绝了感官也拒绝了她与正常世界的交流华为云携手长沙千博信息技术有限公司打造智能手语双向服务系统能把语音快速准确翻译成文字也能把文字准确翻译成3D手语动画只需在手机里下载该系统APP听障人士与健听人就能实现双向无障碍交流 可以看见的“舌尖”安全民以食为天，过年更是要“上天”但每年大量的食品安全问题就算号称绿色有机的农产品滥用添加、假冒伪劣、重金属含量超标等也时有发生，让英子每每“食”难安心华为云联合浙江数秦科技有限公司推出数秦科技数字农业平台  将AIoT技术、区块链与农业生产技术深度融合不但农产品种植、加工、流通等环节有据可查而且帮助农户对作物生长环境、病虫害等进行监测农民种得安心，消费者吃得放心提前上映的贺岁片春节贺岁大片轮番看各种特效狂拽酷炫吊炸天露露不禁感慨，以前好久才能有一部经典现在各种档五花八门看到眼花缭乱华为云携手赞奇科技等影视巨头为《长津湖之水门桥》等爆火电影“开发”特效神器云渲染平台90分钟的3D电影渲染以前6个月，现在只用2周效率搞上去，上映时间自然往前排把心放到肚子里过年难得回家，阿杰仔细了解了爸妈的日常起居二老年纪大了，身体难免有欠佳的时候家里各种药少不得也要准备以前因为药品安全问题心总是提在嗓子眼但现在，心可以完全放到肚子里华为云联合伙伴推进医药追溯服务平台，通过该系统能清晰了解药品生产、流通等全过程追溯信息药品来源透明安全，远方的孩子也能安心轻松到手的拜年礼又是一年走亲访戚的日子芳芳早早就在自家线上商城选好了拜年礼而且给亲戚朋友都派发了特殊商城优惠券以前以为有个自己的网站千难万难万万没想到会这么简单华为云携手上海美橙科技信息发展有限公司打造精品云速建站服务60+行业 、3000+精品模板不用懂代码， PPT式拖拽编辑就能快速搭建好自己的网站每根睫毛都能看清楚大年初二，雯雯终于有空回娘家吃完饭跟妈妈边看电视边聊天以前只有大制作才不会糊现在，连综艺节目里嘉宾们都纤毫毕现华为云联合芒果TV打造“光芒”4K云制播系统首次将4K云制播技术应用于大型综艺不仅让节目更能还原现场效果画面更清晰到每根睫毛都能看清楚看到这里的你是否也想起生活中那些因为科技，所以奇迹的暖心故事呢？转自华为云公众号

【功能模块】2.0的服务国际化翻译器怎么使用【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

在出参翻译器中修改同节点其他参数的值不生效

【操作步骤&问题现象】翻译器脚本使用JsException.printError(cause, description, solution);或者 throw new JsException("11050007", ["Region(Code)"]);都不生效。消息响应里面的description、cause、solution都不是自定义的。

adc2.0在翻译器脚本里面能获取当前host域名地址么

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

ADC2.0遗留资产服务导入后get服务查询出来的密码解密翻译器不生效

我是要计算时间差,  翻译器中 使用repleceAll 会报错,  时间格式也不能像原生JS 那样适配日期分隔符 .

创建者出现为空的情况，是因为使用合并信息映射的字段在创建者参数后，只需要把使用合并信息的字段置后即可。如图：

在运行exagear的时候，目标很明确，就是在arm架构上运行x86架构的可执行文件。每一次执行都需要重新翻译，那么，x86的可执行文件，是否可以通过exagear可以生成一个arm可执行文件？这个可能静态二进制翻译可以实现，但是exagear这样的动态翻译技术可以实现吗？

机器翻译机器翻译因其效率高、成本低满足了全球各国多语言信息快速翻译的需求。机器翻译属于自然语言信息处理的一个分支，能够将一种自然语言自动生成另一种自然语言又无需人类帮助的计算机系统。目前，谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等人工智能行业巨头推出的翻译平台逐渐凭借其翻译过程的高效性和准确性占据了翻译行业的主导地位。自动问答传统的搜索引擎技术已经不能满足人们越来越高的需求，而自动问答技术成为了解决这一问题的有效手段。自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务，在回答用户问题时，首先要正确理解用户所提出的问题，抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中进行检索、匹配，将获取的答案反馈给用户。打击垃圾邮件当前，垃圾邮件过滤器已成为抵御垃圾邮件问题的第一道防线。不过，有许多人在使用电子邮件时遇到过这些问题：不需要的电子邮件仍然被接收，或者重要的电子邮件被过滤掉。事实上，判断一封邮件是否是垃圾邮件，首先用到的方法是“关键词过滤”，如果邮件存在常见的垃圾邮件关键词，就判定为垃圾邮件。但这种方法效果很不理想，一是正常邮件中也可能有这些关键词，非常容易误判，二是将关键词进行变形，就很容易规避关键词过滤。自然语言处理通过分析邮件中的文本内容，能够相对准确地判断邮件是否为垃圾邮件。目前，贝叶斯(Bayesian)垃圾邮件过滤是备受关注的技术之一，它通过学习大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，收集邮件中的特征词生成垃圾词库和非垃圾词库，然后根据这些词库的统计频数计算邮件属于垃圾邮件的概率，以此来进行判定。文本情感分析情感分析作为一种常见的自然语言处理方法的应用，可以让我们能够从大量数据中识别和吸收相关信息，而且还可以理解更深层次的含义。比如，企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息等。信息提取金融市场中的许多重要决策正日益脱离人类的监督和控制。算法交易正变得越来越流行，这是一种完全由技术控制的金融投资形式。但是，这些财务决策中的许多都受到新闻的影响。因此，自然语言处理的一个主要任务是获取这些明文公告，并以一种可被纳入算法交易决策的格式提取相关信息。例如，公司之间合并的消息可能会对交易决策产生重大影响，将合并细节(包括参与者、收购价格)纳入到交易算法中，这或将带来数百万美元的利润影响。

/*在开始之前，先展示几个基本使用的数据类型：int8_t : typedef signed char;uint8_t : typedef unsigned char;int16_t : typedef signed short ;uint16_t : typedef unsigned short ;int32_t : typedef signed int;uint32_t : typedef unsigned int;int64_t : typedef signed long long;uint64_t : typedef unsigned long long;*///导入自定义头文件#include "minddata/dataset/core/config_manager.h"#include "minddata/dataset/core/global_context.h"#include "minddata/dataset/include/dataset/config.h"#include "minddata/dataset/util/log_adapter.h"#include "minddata/dataset/util/status.h"//自定义命名空间namespace mindspore {namespace dataset {// 用于设置和获取配置的配置操作namespace config {/*shared_ptr 是C++11提供的一种智能指针类，它足够智能，可以在任何地方都不使用时自动删除相关指针，从而帮助彻底消除内存泄漏和悬空指针的问题*/std::shared_ptr<ConfigManager> _config = GlobalContext::config_manager();// 设置要在任何随机生成器中使用的种子的函数bool set_seed(int32_t seed) { //signed int seedif (seed < 0) {/*如果随机数种子的值<0,输出"Seed given is not within the required range: "(给定的种子不在要求的范围内)，并且函数返回false*/MS_LOG(ERROR) << "Seed given is not within the required range: " << seed;return false;}_config->set_seed((uint32_t)seed); //如果随机数种子的值>=0，输出此代码，并且函数返回truereturn true;}// 获取种子的函数，返回随机数种子的值uint32_t get_seed() { return _config->seed(); }// 设置要预取的行数的函数bool set_prefetch_size(int32_t prefetch_size) { //signed int prefetch_size/*如果预取得行数小于等于0，输出"Prefetch size given is not within the required range: "（给定的预取大小不在要求的范围内）,并且返回false*/if (prefetch_size <= 0) {MS_LOG(ERROR) << "Prefetch size given is not within the required range: " << prefetch_size;return false;}//如果预取得行数大于0，则执行下方代码，函数返回true_config->set_op_connector_size(prefetch_size);return true;}// 以行数为单位获取预取大小的函数int32_t get_prefetch_size() { return _config->op_connector_size(); }// 设置默认并行工作线程数的函数bool set_num_parallel_workers(int32_t num_parallel_workers) { //signed int num_parallel_workers/*如果预取得行数小于等于0，输出：给出的并行工作人员数量不在要求的范围内（翻译过的解释），并且返回false*/if (num_parallel_workers <= 0) {MS_LOG(ERROR) << "Number of parallel workers given is not within the required range: " << num_parallel_workers;return false;}//如果预取得行数大于0，则执行下方代码，函数返回true_config->set_num_parallel_workers(num_parallel_workers);return true;}// 获取默认并行工作线程数的函数int32_t get_num_parallel_workers() { return _config->num_parallel_workers(); }// 设置监视器采样的默认间隔（以毫秒为单位）的函数bool set_monitor_sampling_interval(int32_t interval) { //signed int interval/*如果预取得行数小于等于0，输出：给出的监视器采样的默认间隔不在要求的范围内（翻译过的解释），并且返回false*/if (interval <= 0) {MS_LOG(ERROR) << "Interval given is not within the required range: " << interval;return false;}//如果预取得行数大于0，则执行下方代码，函数返回true_config->set_monitor_sampling_interval((uint32_t)interval);return true;}// 获取性能监视器采样的默认间隔的函数int32_t get_monitor_sampling_interval() { return _config->monitor_sampling_interval(); }// 为 DSWaitedCallback 设置默认超时（以秒为单位）的函数bool set_callback_timeback(int32_t timeout) { //signed int timeout/*如果预取得行数小于等于0，输出：给出的设置默认超时不在要求的范围内（翻译过的解释），并且返回false*/if (timeout <= 0) {MS_LOG(ERROR) << "Timeout given is not within the required range: " << timeout;return false;}//如果预取得行数大于0，则执行下方代码，函数返回true_config->set_callback_timeout((uint32_t)timeout);return true;}// 获取 DSWaitedCallback 默认超时的函数int32_t get_callback_timeout() { return _config->callback_timeout(); }// 从文件加载配置的函数bool load(const std::vector<char> &file) { //通常使用vector<char>来存储二进制数据//将rc赋值为LoadFile函数返回的值Status rc = _config->LoadFile(CharToString(file));//rc参数如果表示一个错误，则 IsError 返回 True；否则返回 Falseif (rc.IsError()) { //如果rc的值不存在MS_LOG(ERROR) << rc << file; // 输出错误指令return false;//函数返回false}return true;//如果rc正确，返回true}} // namespace config} // namespace dataset} // namespace mindspore

机器翻译机器翻译因其效率高、成本低满足了全球各国多语言信息快速翻译的需求。机器翻译属于自然语言信息处理的一个分支，能够将一种自然语言自动生成另一种自然语言又无需人类帮助的计算机系统。目前，谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等人工智能行业巨头推出的翻译平台逐渐凭借其翻译过程的高效性和准确性占据了翻译行业的主导地位。自动问答传统的搜索引擎技术已经不能满足人们越来越高的需求，而自动问答技术成为了解决这一问题的有效手段。自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务，在回答用户问题时，首先要正确理解用户所提出的问题，抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中进行检索、匹配，将获取的答案反馈给用户。打击垃圾邮件当前，垃圾邮件过滤器已成为抵御垃圾邮件问题的第一道防线。不过，有许多人在使用电子邮件时遇到过这些问题：不需要的电子邮件仍然被接收，或者重要的电子邮件被过滤掉。事实上，判断一封邮件是否是垃圾邮件，首先用到的方法是“关键词过滤”，如果邮件存在常见的垃圾邮件关键词，就判定为垃圾邮件。但这种方法效果很不理想，一是正常邮件中也可能有这些关键词，非常容易误判，二是将关键词进行变形，就很容易规避关键词过滤。自然语言处理通过分析邮件中的文本内容，能够相对准确地判断邮件是否为垃圾邮件。目前，贝叶斯(Bayesian)垃圾邮件过滤是备受关注的技术之一，它通过学习大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，收集邮件中的特征词生成垃圾词库和非垃圾词库，然后根据这些词库的统计频数计算邮件属于垃圾邮件的概率，以此来进行判定。文本情感分析情感分析作为一种常见的自然语言处理方法的应用，可以让我们能够从大量数据中识别和吸收相关信息，而且还可以理解更深层次的含义。比如，企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息等。信息提取金融市场中的许多重要决策正日益脱离人类的监督和控制。算法交易正变得越来越流行，这是一种完全由技术控制的金融投资形式。但是，这些财务决策中的许多都受到新闻的影响。因此，自然语言处理的一个主要任务是获取这些明文公告，并以一种可被纳入算法交易决策的格式提取相关信息。例如，公司之间合并的消息可能会对交易决策产生重大影响，将合并细节(包括参与者、收购价格)纳入到交易算法中，这或将带来数百万美元的利润影响。

目前想获取选项列表的内容，已使用平台翻译功能对选项列表的选项值进行翻译；在使用 sys.getPickList("id") 和 https://support.huaweicloud.com/api-appcube/appcube_api_0052.html 获取的选项列表，里面都不附带选项值多语言期望： 如何获取带选项值多语言的选项列表

PS:我发现问题了，_runtime.userId在运行态运行时获取不到？？服务中出参翻译器使用_runtime获取的是调用者的信息还是固定的？因为我现在翻译器中使用了_runtime获取当前用户的id，发现有问题当前用户在另一个模型中无数据但是使用翻译器翻译后出现了为'1'的值查询服务入参翻译过后是1