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,建立多維度的預(yù)算模式。 將科研項(xiàng)目預(yù)算經(jīng)費(fèi)寫入財(cái)務(wù)共享的成本中心,根據(jù)組織內(nèi)的崗位、費(fèi)用類型、經(jīng)費(fèi)來源的不同,建立不同的費(fèi)用定額額度,通過定額進(jìn)行費(fèi)用控制。 ?科研項(xiàng)目付款管理 根據(jù)客戶財(cái)務(wù)需求,實(shí)現(xiàn)了合同、發(fā)票、項(xiàng)目驗(yàn)收單據(jù)、付款審批(當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù))四類流程的協(xié)同。 通過流程引擎,系統(tǒng)中記錄了科研經(jīng)費(fèi)使用記錄:來自:云商店運(yùn)行AI計(jì)算任務(wù)面臨的問題 軟件DevOps云化發(fā)展的趨勢(shì):云原生Cloud Native的“紋身” 文本摘要(基礎(chǔ)版):請(qǐng)求示例 文本摘要(領(lǐng)域版):請(qǐng)求示例 軟件DevOps云化發(fā)展的趨勢(shì):華為公司管理過程的變化 應(yīng)用場(chǎng)景:生物基因、藥物研發(fā)等科學(xué)計(jì)算 方案概述:方案優(yōu)勢(shì) 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景來自:云商店
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庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala 數(shù)據(jù)倉庫 ,建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無法自主可控;來自:百科VPC路由表配置錯(cuò)誤引起的,可以通過以下方法重新配置VPC路由表。 1、找到VPC對(duì)應(yīng)的子網(wǎng)關(guān)聯(lián)的路由表。 2、查看路由表是否有到NAT網(wǎng)關(guān)的路由,如果不包含,請(qǐng)?zhí)砑訉?duì)應(yīng)的路由。 3、如果用戶自行修改到公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)的路由,請(qǐng)確保路由的目的地址包含待訪問的目的地址。 公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)是否支持更換VPC?來自:專題
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知識(shí)產(chǎn)權(quán)是技術(shù)創(chuàng)新的重要激勵(lì)要素,也是科研機(jī)構(gòu)以及其他以科研為導(dǎo)向的企業(yè)開拓與占領(lǐng)市場(chǎng)的重要競(jìng)爭(zhēng)力,可以及時(shí)將技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。規(guī)范管理科研機(jī)構(gòu)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)、專利、專有技術(shù)、科技論文、著作權(quán)等成果,是科研管理的重要一環(huán)。 泛微OA協(xié)助科研院所客戶,從知識(shí)產(chǎn)權(quán)、科研項(xiàng)目管理、技術(shù)交流、數(shù)據(jù)字典、來自:云商店云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 數(shù)據(jù)類型 數(shù)據(jù)類型是一組值的集合以及定義在這個(gè)值集上的一組操作。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 是由表的集合組成的,而各表中的列定義了該表,每一列都屬于一種數(shù)據(jù)類型, GaussDB 根據(jù)數(shù)據(jù)類型有相應(yīng)函數(shù)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行操作,例如GaussDB可對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行加、減、乘、除操作。來自:專題利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來自:百科0000+屬性的數(shù)據(jù)字典,降低用戶使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)門檻 安全技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期,保證數(shù)據(jù)入湖安全 提供租戶隔離、 數(shù)據(jù)加密 傳輸、加密存儲(chǔ)、秘鑰用戶自管理,以及溯源管理等能力,保障用戶對(duì)數(shù)據(jù)的控制權(quán),屏蔽非授權(quán)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的非法訪問 模型開發(fā)訓(xùn)練 提供網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)不同場(chǎng)景的AI模型開發(fā)和訓(xùn)練(如流量預(yù)測(cè)模型,DC來自:百科WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員通過DWS Express,可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來自:專題敏捷BI有著“投入小、見效快”的特征,通過如“管理者駕駛艙”、“ 數(shù)據(jù)可視化 大屏”、“自服務(wù)數(shù)據(jù)分析”等,使企業(yè)管理者和業(yè)務(wù)人員快速看到數(shù)字化成效。 永洪BI認(rèn)為,真正的敏捷BI,是“面向業(yè)務(wù)人員的可視化分析”工具,這是對(duì)傳統(tǒng)BI痛點(diǎn)的總結(jié)和未來趨勢(shì)的判斷。 為了進(jìn)一步提升產(chǎn)品敏捷來自:云商店據(jù)輸入系統(tǒng)的過程中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 例如在梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè),智能電梯的數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)傳入到 MRS 的流式集群中進(jìn)行實(shí)時(shí)告警。 圖3梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè)低時(shí)延流式處理場(chǎng)景 該場(chǎng)景下MRS的優(yōu)勢(shì)如下所示。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集:利用Flume實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集,并提供豐富的采集和存儲(chǔ)連接方式。 海量的數(shù)據(jù)源接入:來自:百科gres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過外表的形式通過 OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DWS)支持索引,所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持存儲(chǔ)過程,Gaus來自:百科快捷套用檢驗(yàn)?zāi)0?,通過開發(fā)實(shí)現(xiàn)指定格式打印報(bào)告,并保證化學(xué)符號(hào)的顯示,使整個(gè)檢驗(yàn)過程更加快捷方便。 實(shí)現(xiàn)質(zhì)檢檢驗(yàn)工作的任務(wù)下達(dá),檢測(cè),提醒,反饋,打印,查詢的全程電子化管理,提升部門工作效率; 檢驗(yàn)任務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化管控,減少檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的查詢,核對(duì),糾錯(cuò)的環(huán)節(jié),減輕檢測(cè)人員工作操作; 質(zhì)檢檢測(cè)過程可視化,檢測(cè)人員工作考核可量化,質(zhì)檢工作內(nèi)容電子化。來自:云商店Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的Saas產(chǎn)品。這款產(chǎn)品是一站式AI開發(fā)應(yīng)用平臺(tái),旨在為不同行業(yè)的用戶提供人工智能端到端解決方案,幫助用戶以最快的速度、最少的時(shí)間開展人工智能的開發(fā)與部署工作。 Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點(diǎn)在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管來自:專題
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