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- 汽車行業(yè)大數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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者提供一個(gè)交流、學(xué)習(xí)，創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺(tái)，以達(dá)到為業(yè)務(wù)賦能、培養(yǎng)汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華為云人工智能開發(fā)平臺(tái)ModelArts，根據(jù)組委會(huì)提供的歷史出行訂單、出行原始軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行訂單需求預(yù)測、出行行為分析模型的開發(fā)。 大賽詳情地址：https://competition來自：百科來自：百科
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2、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫部署存在安全隱患，數(shù)據(jù)泄露或被竄改風(fēng)險(xiǎn)極大。 3、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)增量快，寫入并發(fā)高，擴(kuò)容成本與實(shí)施難度巨大。以某車廠100W輛車為例，每日新增數(shù)據(jù)2.8TB，半年數(shù)據(jù)存量0.5PB。 4、故障數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不固定，寫入并發(fā)大，業(yè)務(wù)查詢場景復(fù)雜。 解決方案： 產(chǎn)品豐富 華為云來自：百科，以達(dá)到為業(yè)務(wù)賦能、培養(yǎng)汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華為云人工智能開發(fā)平臺(tái)ModelArts，根據(jù)組委會(huì)提供的東風(fēng)乘用車焊接曲線（電流、電壓、電阻、能量）歷史數(shù)據(jù)，聚焦電阻、功率曲線的研究，開展相同板材結(jié)構(gòu)、相同工位、同一焊點(diǎn)號(hào)的焊點(diǎn)數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行(1)焊接過程曲線建模、修磨周期建模來自：百科
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的工藝數(shù)據(jù)審核模塊，保證工藝設(shè)計(jì)過程的流程化與標(biāo)準(zhǔn)化。這些功能的應(yīng)用，可以幫助制造企業(yè)提升工藝管理水平，確保工藝設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性和標(biāo)準(zhǔn)化，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。同時(shí)，系統(tǒng)還支持設(shè)備數(shù)據(jù)采集與分析，根據(jù)不同行業(yè)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)類設(shè)備與檢測類設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，通過實(shí)際采集的真實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，進(jìn)一步提升工藝管理水平。來自：專題![]()
電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ，結(jié)合數(shù)據(jù)三副本存儲(chǔ)、高性能存儲(chǔ)池和數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等核心技術(shù)，為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺大促數(shù)據(jù)庫解決方案，解決大促期間海量用戶訪問造成業(yè)務(wù)的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致超賣等痛點(diǎn)問題。來自：專題![]()
齊套情況、試制車間產(chǎn)能等，造成試制計(jì)劃的排產(chǎn)難度大，計(jì)劃可執(zhí)行性差。 3.物料齊套困難：試制階段，研發(fā)物料采購批量小，供應(yīng)商配合程度積極性差，物料采購周期長；BOM變更頻繁，物料考慮狀態(tài)（手工件、軟模件、硬模件），供應(yīng)商交付難度大；沿用物料和量產(chǎn)業(yè)務(wù)存在占用和沖突，往往優(yōu)先保證量來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 這6大圖表，幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 這6大圖表，幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 時(shí)間：2022-11-16 16:38:48 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 越來越多的公司開始強(qiáng)調(diào)「數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)」，用數(shù)據(jù)說話。這是因?yàn)?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)是真實(shí)、客觀的，可以承載量化過的工作指標(biāo)。來自：云商店![]()
ess計(jì)算速度提升90%+ 【一行代碼秒上云】Serverless六步構(gòu)建全棧網(wǎng)站 Serverless時(shí)代的微服務(wù)開發(fā)指南：華為云提出七大實(shí)踐新標(biāo)準(zhǔn) 華為云致力推進(jìn)全域Serverless時(shí)代，引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新，賦能行業(yè)實(shí)踐來自：百科![]()
對(duì)突發(fā)流量。 AI技術(shù)的雙刃劍：AI大模型的接入會(huì)為汽車行業(yè)帶來機(jī)遇，但AI模型的推理和數(shù)據(jù)挖掘往往需要消耗大量的計(jì)算資源，這可能導(dǎo)致運(yùn)營成本的顯著上升。尤其是在數(shù)據(jù)量巨大的車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，如何在享受AI帶來的便利同時(shí)，控制成本和資源消耗，是一大挑戰(zhàn)。 底層架構(gòu)越簡單、越利于系統(tǒng)穩(wěn)來自：百科![]()
安全云腦 _綜合態(tài)勢(shì)大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢(shì)大屏 在現(xiàn)場講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢(shì)大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預(yù)測攻擊態(tài)勢(shì)，為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力，實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來自：專題![]()
推薦使用：磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 推薦原因： 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。 磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載。 5、高性能計(jì)算 適用場景：科學(xué)計(jì)算、基因工程、游戲動(dòng)畫、生物制藥計(jì)算和存儲(chǔ)系統(tǒng)。來自：百科![]()
。 什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的AI助手，它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼，幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏，并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題，華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來自：百科![]()
hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認(rèn)來自：百科![]()
1、快速了解Astro Canvas大屏 通過圖說和業(yè)務(wù)大屏簡介，快速了解什么是Astro大屏應(yīng)用，單擊初識(shí)Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個(gè)業(yè)務(wù)大屏，體驗(yàn)Astro Canvas Astro Canvas中，預(yù)置了綜合態(tài)勢(shì)、資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、設(shè)備管理等典型場景的大屏模板，您可以基于模板，直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。來自：專題![]()
華為車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)是面向汽車行業(yè)IoT應(yīng)用創(chuàng)新的聯(lián)接管理與使能平臺(tái)。用戶可以通過平臺(tái)實(shí)現(xiàn)車輛的便捷接入與管理。 車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供輕量化的車聯(lián)服務(wù)，聚焦車輛接入、設(shè)備管理、業(yè)務(wù)使能等方面，滿足車輛聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)采集上報(bào)等基礎(chǔ)要求。主要提供設(shè)備管理、遠(yuǎn)程配置、遠(yuǎn)程控制、車輛快照、車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集、診斷數(shù)來自：百科![]()
簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速復(fù)用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速復(fù)用。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
●多云統(tǒng)一協(xié)同 分布式云原生U CS 構(gòu)建多地多中心的金融數(shù)字化業(yè)務(wù)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)跨云跨數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)一治理。 建議方案 圖1 金融行業(yè)場景方案 汽車行業(yè)場景 應(yīng)用場景 對(duì)于金融行業(yè)用戶，新興互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的高敏感性是一對(duì)既有的矛盾，而現(xiàn)有的混合云架構(gòu)是解決這一矛盾的較優(yōu)解決方案來自：專題![]()
華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 時(shí)間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題來自：百科
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