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type into.jpg

(% class="akb-page-with-toc" %) ((( (% class="akb-page-content" %) ((( RCA.Activities.Java.TypeInto == **説明** == このアクティビティでは、指定したJavaファイルに文字入力できます。 [[[[image:type into.jpg]]>>attach:type into.jpg]] *は必須。 **アクティビティの内容** * **要素を指定**：項目を選択するフィールドを選択します。要素を指定：このアクティビティによって、そのフィールドのロケーションを指定するための文字列変数（セレクタ）が生成

Type Into

があります。この記事では、API出力の設定方法を説明します。 ステップ1：パイプラインの設定移動します。 ステップ 2：パイプライン設定の｢Output｣タブに移動します。 ステップ3：API URL入力します。 ステップ4：認証タイプ（Authorization Type）を選択します。No AuthとBear Tokenの2オプションがあります。 If staff choose that Authorization Type is Bear Token, staff need to input the token into "Token" box ステップ5：「Save」ボタン

があります。この記事では、API出力の設定方法を説明します。 (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ1**：パイプラインの設定移動します。 ))) [[image:image-20230210174521-1.png||cursorshover="true"]] (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ 2**：パイプライン設定

"]] (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ4**：認証タイプ（Authorization Type）を選択します。No AuthとBear Tokenの2オプション

AI Computer Visionパックには、Click、Type Into、Get Text など、リファクタリングされた基本的な共通要素アクティビティが備わっています。Computer Visionのアクティビティと従来のアクティビティとの主な違いは、akaBotの機械学習部門が開発したコンピューター ビジョンというニューラルネットワークを使用していることです。ニューラルネットワークは、セレクターを使用せずに、ボタン、テキスト入力項目やチェックボックスなどのUI要素を識別できます。 主に仮想デスクトップ環境での自動化に向けて作成されたこれらのアクティビティは、自動化しているウィンドウの画像

(% class="box" %) ((( AI Computer Visionパックには、**Click**、**Type Into**、**Get Text** など、リファクタリングされた基本的な共通要素アクティビティが備わっています。Computer Visionのアクティビティと従来のアクティビティとの主な違いは、akaBotの**機械学習**部門が開発した**コンピューター ビジョン**というニューラルネットワークを使用していることです。ニューラルネットワークは、セレクターを使用せずに、ボタン、テキスト入力項目やチェックボックスなどのUI要素を識別できます。 主に仮想デスクトップ環境での自動

/Activities/Select%20Item/]] * [[文字入力>>url:https://docs.akabot.com/bin/view/Activities/Java/Activities/Type%20Into/]]

://docs.akabot.com/bin/view/Activities/Computer%20Vision/Activities/CV%20Type%20Into/]]

://docs.akabot.com/bin/view/Activities/Common%20Element/Activities/Type%20Into/]] )))

とテーブルフィールドの2種類があります。 1.フォームフィールドの追加 ステップ1：｢Add Learning Instance｣画面で、｢Form Field｣の行にある｢Add Field｣ボタンをクリックします。 ステップ2：「Label」にフィールド名を入力し、「Data Type」でフィールドのデータ型を選択します。 ステップ3：（オプション）｢Required｣ボタンをオンにして、フィールドを必須にします。 ステップ 4：｢Save｣ボタンをクリックします。 2.テーブルとテーブルフィールドの追加 ステップ1：｢Add Learning Instance｣画面

があります。 == **1.フォームフィールドの追加** == (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ1：**｢Add Learning Instance｣画面で、｢Form

"]] (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ2：**「Label」にフィールド名を入力し、「Data Type」でフィールドのデータ型を選択します。 ))) [[image

||cursorshover="true"]] == **2.テーブルとテーブルフィールドの追加** == (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ1：**｢Add

://docs.akabot.com/bin/view/Activities/Internet%20Explorer/Activities/Type%20Into/]] * [[ブラウザ読込の待機>>url

1.User 名称 形式 説明 id Integer login 文字列 ユーザ名 firstName 文字列 lastName 文字列 email 文字列 imageUrl 文字

Integer key 文字列 name 文字列 description 文字列 machineName 文字列 userName 文字列 password 文字列 type

] type EnvironmentType 5.Packages 名称 形式 説明 id Integer name 文字列 description 文字列 version 文字列

(% class="akb-page-with-toc" %) ((( (% class="akb-page-content" %) ((( == 1(% style="color:#000000

| |userName|文字列| |password|文字列| |type|RobotType| == (% style="color:#000000" %)**3.OrganizationUnit

|Array[Robot]| |type|EnvironmentType| == (% style="color:#000000" %)**5.Packages**(%%) == |名称|形式|説明

パイプラインの自動化タイプの設定 次の手順に従って、各パイプラインの自動化タイプを設定できます。 ステップ1：パイプラインの設定に移動し、｢Automation & Fields｣タブを選択します。 ステップ2：｢Automation Type｣を選択し、必須フィールドとデータ形式に対する条件を設定します。 ｢Automation Type｣には3つのオプションがあります。 NEVER：akaBot

から「確認済み」タブに自動的に移動されるようり、フィールドの信頼スコアが信頼スコアレベルを超える必要があります。 各フィールドの信頼スコアレベルを設定するには、次の手順に従います。 ステップ1

-20221024171223-1.png||cursorshover="true"]] (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ2：**｢Automation Type

="HStaffcanconfiguretheAutomationTypeforeachpipelinebyfollowingthesesteps" %) 次の手順に従って、各パイプラインの自動化タイプを設定できます。 (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ1**：パイプラインの設定に移動し、｢Automation & Fields｣タブを選択します。 ))) [[image:image-20221024171223-1.png||cursorshover="true"]] (% class="box

Configure Automation Type for Pipeline