Search: type-into-1

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

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

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

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

のインポートアクティビティからのキーを使用できます。 Extract type：DataTable/Json/XML形式を選択できます。 Update status to exported：フィールドの値が｢true｣の場合

するときには、 重点的に取り組む必要があるフィールドは2つあります。 Pipeline key：ドキュメントを取得するパイプラインのID。 Status：取得したいステータス。 例：キーが｢1｣のパイプライン

、EXPORTED、DELETED、REJECTED）を選択します。 例 以下はIDPアクティビティの使用方法の例です。 フォルダー内のすべてのファイルを｢Automation Type｣が｢Always

[1.2] RPAリファレンス

します。 * akaBot Studio：IDPスコープの｢API Key｣フィールドにキーを貼り付けます。 [[image:image-20220420200751-1.png||cursorshover="true

できます。 * Extract type：DataTable/Json/XML形式を選択できます。 * Update status to exported：フィールドの値が｢true｣の場合はステータスが更新され、それ以外の場合

。 * Status：取得したいステータス。 (% class="wikigeneratedid" %) 例：キーが｢1｣のパイプラインですべての｢Confirmed｣のドキュメントを取得

エクスポート用APIは、選択した形式で抽出されたデータをユーザに応答します。 APIサンプルは、以下のAPI詳細に表示されます。 API詳細 1.ドキュメントのインポート 用途：REST APIを使用

/{pipelineId} Content-Type: multipart/form-data メソッド：POST リクエストヘッダー：Authorization: Bearer {apiKey} 入力本文： 属性 形式

-Type: application/json メソッド：GET リクエストヘッダー：Authorization: Bearer {apiKey} 入力パラメータ： 属性 形式 説明 必須 id

[1.2] APIリファレンス

を示します。 == **akaBot Vision APIの機能方法** == [[image:attach:IDP Sequence (1)-Page-1.drawio.png

｣セクションの｢API Keys｣のトークンを取得する必要があります。 [[image:image-20230221102727-1.png||cursorshover="true

%20%20processing%20automation%20with%20RPA/API%20Automation/#H1.ImportDocument]](% style="color:#e74c3

高密度エージェントを実行する前に、Centerで各AgentのAgent設定を構成する必要があります。この記事では、以下のようにAgentを設定する方法を説明します。 ステップ1：Center

にログイン」権限を持つセッションは1つだけであるため、1つのタスクだけが正常に実行され、残りのタスクは失敗します。 したがって、このオプションを選択しないことをお勧めします。 フォントスムージング：テキスト

] Specify the client type that use to connect remote desktop session. aktsc is the application like mstsc

infomessage" %) ((( **ステップ1**：Centerをログインします。 ))) (% class="box infomessage" %) ((( **ステップ2**：｢Agent｣タブを選択

infomessage" %) ((( **ステップ4**：Agent設定を選択し、構成します。 ))) [[image:image-20221219091856-1.png||cursorshover="true

の使用を要求する複数のタスクが同時に実行されている場合、一度に「コンソールにログイン」権限を持つセッションは1つだけであるため、1つのタスクだけが正常に実行され、残りのタスクは失敗

; add_header X-Content-Type-Options nosniff; add_header X-XSS-Protection "1; mode=block

1.始める前に 本ドキュメントは、以下のとおりに高可用性モデル（通称「フェイルオーバー」モデル）にakaBot Center を新規インストールする方法を案内することを目的としています。 モデルのコンポーネント： # コンポーネント 説明 1 Nginxロードバランサー Nginxのロードバランサーは、スピードとキャパシティの使用率を最大化し、パフォーマンス低下につながるサーバーの過負荷

= (% style="color:#e74c3c; font-size:26px" %)1.始める前に(%%) = 本ドキュメントは、以下のとおりに高可用性モデル（通称「フェイルオーバー」モデル

-1.png||height="510" width="698"]] **モデルのコンポーネント：** (% style="width:842px" %) |**#**|**コンポーネント**|(% style="width:690px" %)**説明** |1|Nginxロードバランサー|(% style="width:690px" %)Nginxのロードバランサーは、スピードとキャパシティの使用率