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掘須重點關注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析,快速響應 智能設備維護 預測性維護,根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時間序列預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和回歸分析等預測推理方法,預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務運維效率,降低設備非計劃停機時間,節(jié)約現(xiàn)場服務人力成本來自:百科聯(lián)接云上云下,消除數(shù)字鴻溝,構建業(yè)務敏捷性,驅(qū)動數(shù)字化轉型 功能描述 異構數(shù)據(jù)集成 支持30+種異構數(shù)據(jù)源相互同步和復制,支持數(shù)據(jù)集成過程中的數(shù)據(jù)集轉換及結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)處理 分布式消息集成 支持發(fā)布/訂閱模式??缭频南⑵脚_通過統(tǒng)一路由相互連接,相互同步,統(tǒng)一的服務發(fā)現(xiàn)與邊緣站點,實現(xiàn)應用就近接入來自:百科
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實時數(shù)據(jù)需求,能復用并符合企業(yè)和工業(yè)標準,兼顧數(shù)據(jù)共享和安全。 數(shù)據(jù)調(diào)研 基于現(xiàn)有業(yè)務數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務調(diào)研,輸出企業(yè)業(yè)務流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設計 通過分層架構表達對數(shù)據(jù)的分類和定義,幫助厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn),明確業(yè)務領域和業(yè)務對象的關聯(lián)關系。 主題域分組來自:百科
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鏈情況下也能提供設備的本地自治(包括設備數(shù)據(jù)緩存、設備命令、規(guī)則引擎等),為您提供低成本、本地自閉環(huán)、邊緣智能、云邊協(xié)同的軟硬一體化方案。 IoT邊緣基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的 設備接入服務 ,給您提供邊緣側設備接入、低時延業(yè)務聯(lián)動和本地閉環(huán)管理的解決方案。使用IoT邊緣服務的關鍵流程如下: 華為云來自:百科云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 邏輯操作符 常用的邏輯操作符有AND、OR和NOT,他們的運算結果有三個值,分別為TRUE、FALSE和NULL,其中NULL代表未知。他們運算優(yōu)先級順序為:NOT>AND>OR。 運算規(guī)則請參見運算規(guī)則表,表中的a和b代表邏輯表達式。 a b a AND b的結果 a OR b的結果來自:專題
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