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- 數(shù)據(jù)倉庫整合模型層 內(nèi)容精選 換一換
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，將繁瑣的銷售業(yè)務(wù)、采購業(yè)務(wù)、庫存業(yè)務(wù)以及與之相關(guān)的財務(wù)業(yè)務(wù)以流程化、模塊化的方式直觀展現(xiàn)；進(jìn)一步整合資源，推動研究院信息一體化發(fā)展。 （供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)整合） 南京研究院供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)整合項(xiàng)目亮點(diǎn) 一、業(yè)務(wù)基礎(chǔ)管理 1、存貨卡片 作為供應(yīng)鏈的最基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，存貨卡片是業(yè)務(wù)開始的基礎(chǔ)，是各類單來自：云商店進(jìn)行實(shí)時關(guān)聯(lián)計算、智能關(guān)系分析等處理。 可視化資產(chǎn)模型開發(fā)環(huán)境：所見即所得圖形化建模引擎、簡化復(fù)雜資產(chǎn)開發(fā)難度、支持10層級建模； 用戶自定義函數(shù)（UDF）虛測點(diǎn)運(yùn)算：豐富的計算算子如四則運(yùn)算、科學(xué)計數(shù)法、三角函數(shù)、滑窗滾窗、流計算等； 資產(chǎn)模板：支持自定義行業(yè)資產(chǎn)模板、快速復(fù)制共享、共筑行業(yè)生態(tài)。來自：百科
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實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開發(fā)和部署 時間：2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡介： 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫整合模型層 更多內(nèi)容
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護(hù)。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后，需要在方案內(nèi)容中填寫必要的配置信息，然后用于API設(shè)計中“安全方案”的引用。此外，每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單，便于后期維護(hù)。來自：專題![]()
BS，從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例（以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例） 發(fā)布該模型時只需要指定到“ocr”目錄。來自：專題![]()
模型包規(guī)范 ModelArts推理部署，模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。 • 模型文件：在不同模型包結(jié)構(gòu)中模型文件的要求不同，具體請參見模型包結(jié)構(gòu)示例。 • 模型配置文件：模型配置文件必需存在，文件名固定為“config來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、來自：百科![]()
基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評估診斷 ModelArts模型評估/診斷功能針對不同類型模型的評估任務(wù)，提供相應(yīng)的評估指標(biāo)。在展示評估結(jié)果的同時，會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對模型進(jìn)行詳細(xì)的評估，獲得每個數(shù)據(jù)特征對評估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來自：專題![]()
華為云計算 云知識 KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時間：2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長，數(shù)據(jù)規(guī)模來自：百科![]()
。比如，KEPLER是一個統(tǒng)一的模型來進(jìn)行統(tǒng)一表示，它將文本通過LLM轉(zhuǎn)成embedding表示，然后把KG embedding的優(yōu)化目標(biāo)和語言模型的優(yōu)化目標(biāo)結(jié)合起來，一起作為KEPLER模型的優(yōu)化目標(biāo)，最后得到一個能聯(lián)合表示文本語料和圖譜的模型。示意圖如下： 小結(jié) 上述方法都在來自：百科![]()
智能建模”，進(jìn)入智能建模的可用模型頁面。 5、在可用模型列表左上角單擊新建模型，進(jìn)入新建告警模型頁面。 6、在新增告警模型頁面中，配置告警模型基礎(chǔ)信息。 告警模型基礎(chǔ)配置參數(shù)說明： 參數(shù)名稱 參數(shù)說明 管道名稱 選擇該告警模型的執(zhí)行管道。 模型名稱 自定義該條告警模型的名稱。 嚴(yán)重程度 設(shè)來自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。Mod來自：專題![]()
ModelArts AI Gallery_市場_資產(chǎn)集市 ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡介_如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_AI應(yīng)用_部署服務(wù)-華為云 ModelArts推理部署_在線服務(wù)_訪問在線服務(wù)-華為云 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)來自：專題![]()
。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶，往往要求數(shù)據(jù)平臺要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過開放的數(shù)據(jù)格式，幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層，結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件，進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)聯(lián)問題，面向業(yè)務(wù)靈活建模，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack來自：百科![]()
的feature maps。該feature maps被共享用于后續(xù)RPN層和全連接層。 2. Region Proposal Networks。RPN網(wǎng)絡(luò)用于生成region proposals。該層通過softmax判斷anchors屬于positive或者negative，再利用bounding來自：百科![]()
以幫助管理層及時發(fā)現(xiàn)依靠人力無法發(fā)現(xiàn)的管理盲點(diǎn)，進(jìn)而進(jìn)行處理和優(yōu)化，提高企業(yè)的運(yùn)營效率。 云市場商品 前往店鋪 致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件 致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件包含面向中小企業(yè)組織的A6+，面向中大型企業(yè)和集團(tuán)型企業(yè)組織的A8+，幫助大中小型企業(yè)快速構(gòu)建統(tǒng)一信息門戶、多系統(tǒng)集成整合、協(xié)同共享應(yīng)用等。來自：云商店![]()
絡(luò)、虛擬網(wǎng)絡(luò)、物理網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)故障分析診斷切入點(diǎn)，以三層網(wǎng)絡(luò)路徑拓?fù)錇楹诵?，端到端?shí)現(xiàn)三層網(wǎng)絡(luò)路徑可視化。三層網(wǎng)絡(luò)路徑之間通過映射規(guī)則，互相關(guān)聯(lián)，動態(tài)映射，對三層網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)了三層網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一可視、統(tǒng)一運(yùn)維，解決了三層網(wǎng)絡(luò)鏈路相互割裂，獨(dú)立運(yùn)維的弊端。 一、基于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)配置的邏輯網(wǎng)絡(luò)仿真驗(yàn)證來自：百科![]()
09:29:45 IoT數(shù)據(jù)分析基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成，清洗，存儲，分析，可視化，為開發(fā)者提供一站式服務(wù)，降低開發(fā)門檻，縮短開發(fā)周期，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)。 物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù)，不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)來自：百科![]()
LwM2M協(xié)議技術(shù)原理 LwM2M協(xié)議技術(shù)原理 感知層技術(shù)概覽 感知層技術(shù)概覽 網(wǎng)絡(luò)層技術(shù)概覽 網(wǎng)絡(luò)層技術(shù)概覽 MQTT協(xié)議技術(shù)原理 MQTT協(xié)議技術(shù)原理 LwM2M協(xié)議技術(shù)原理 LwM2M協(xié)議技術(shù)原理 感知層技術(shù)概覽 感知層技術(shù)概覽 網(wǎng)絡(luò)層技術(shù)概覽 網(wǎng)絡(luò)層技術(shù)概覽來自：專題![]()
是一組一組的數(shù)據(jù)……這些數(shù)據(jù)會影響到消費(fèi)者體驗(yàn)、對市場及產(chǎn)品的判斷……”，通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和集成，讓數(shù)據(jù)價值化、效用化，可以幫助決策層科學(xué)決策。 ● 驅(qū)動企業(yè)產(chǎn)品和管理創(chuàng)新：大數(shù)據(jù)時代，產(chǎn)業(yè)不斷重新細(xì)分、深度融合，數(shù)據(jù)能力帶來核心能力的提高，擴(kuò)大了企業(yè)的規(guī)模邊界，使企業(yè)具備來自：云商店
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