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云知識(shí) 知識(shí)圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識(shí)圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時(shí)間：2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語(yǔ)言模型和知識(shí)圖來(lái)自：百科入 GaussDB (DWS)。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)：圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析：AI服務(wù)對(duì)圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微來(lái)自：百科
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云數(shù)IoT數(shù)字化系統(tǒng)，是一款具有高性價(jià)比，高穩(wěn)定性的SaaS化產(chǎn)品，可與全球95%以上的注塑機(jī)實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)通訊，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)及利用率，同時(shí)還能有效輔助企業(yè)管理機(jī)器設(shè)備與模具。 訪問(wèn)店鋪 盛原成工業(yè)IOT智能網(wǎng)關(guān) 盛原成智能網(wǎng)關(guān)是一款全新的工業(yè)數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備，集通訊接口服務(wù)器、工控機(jī)、工控軟件于來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案 時(shí)間：2020-12-16 09:54:47 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中實(shí)時(shí)流的場(chǎng)景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)，包括實(shí)時(shí)流案例分析及實(shí)戰(zhàn)。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-24 09:18:07 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)3.0包括以下這些關(guān)鍵技術(shù)： 1. 認(rèn)知計(jì)算：人工智能、知識(shí)探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：Spark / Data Intensive來(lái)自：百科![]()
車。 大賽通過(guò)與東風(fēng)乘用車實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合，為開(kāi)發(fā)者提供一個(gè)交流、學(xué)習(xí)和創(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(kāi)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、功率來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 十分鐘完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā) 十分鐘完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2022-11-07 16:45:23 物聯(lián)網(wǎng) 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每天都有數(shù)不清的各類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備被連接起來(lái)而產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)，如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，那么如何對(duì)源來(lái)自：百科![]()
理能力。 知識(shí)圖譜應(yīng)用 知識(shí)圖譜應(yīng)用 基于 圖引擎服務(wù) 的知識(shí)圖譜，融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 金融風(fēng)控應(yīng)用 金融風(fēng)控應(yīng)用 圖引擎 服務(wù)通過(guò)個(gè)人信息、個(gè)人與對(duì)應(yīng)聯(lián)系人關(guān)系數(shù)據(jù)分析，可以幫助金融企業(yè)識(shí)別欺詐性借貸行為，規(guī)避惡意借貸風(fēng)險(xiǎn)。 圖引擎服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 豐富的領(lǐng)域算法來(lái)自：專題![]()
資產(chǎn)模型是IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)充分理解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。構(gòu)建資產(chǎn)模型，就是構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射，兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象，將不同的設(shè)備上報(bào)數(shù)來(lái)自：百科![]()
，零技術(shù)門檻。它能夠幫助用戶從數(shù)據(jù)接入到加工、清洗、再到規(guī)范化管理，真正做到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備充分，精準(zhǔn)，到位。在數(shù)據(jù)治理的各個(gè)環(huán)節(jié)充分融入AI能力，幫助用戶無(wú)感實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理。此外，該BI產(chǎn)品還構(gòu)建了完善的增強(qiáng)分析體系，打破知識(shí)壁壘，致力于知識(shí)的發(fā)現(xiàn)、積累與應(yīng)用。圍繞知識(shí)發(fā)現(xiàn)、積累、應(yīng)用，來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署 時(shí)間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來(lái)自：百科![]()
以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國(guó)大陸和中國(guó)港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開(kāi)發(fā)者等專業(yè)對(duì)象舉辦的大型數(shù)據(jù)創(chuàng)新類競(jìng)賽。 【賽事簡(jiǎn)介】 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來(lái)自：百科![]()
基于時(shí)序優(yōu)化的文件存儲(chǔ)格式TsFile，可與HDFS同步 2.提供數(shù)據(jù)模型能力（物的層次結(jié)構(gòu)） 3.融入主流生態(tài)，如Hadoop, Spark, and Grafana等 4.高壓縮低成本，存儲(chǔ)在硬盤上的成本<$0.23/GB (Azure 約$3/GB) 關(guān)鍵問(wèn)題： 1.通過(guò)JDBC接口與云端DB互通，有功能局限來(lái)自：百科![]()
BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 時(shí)間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來(lái)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)入門與應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫(kù)入門與應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-07 15:41:51 隨著科技的進(jìn)步，人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出了更高的要求，學(xué)習(xí)該課程能迅速了解華為云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的功能特性和應(yīng)用；幫您掌握華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作和管理。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理 時(shí)間：2020-12-14 10:35:08 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述：各種數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的主要概念，如何創(chuàng)建與管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，給并給出部分設(shè)計(jì)原則。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理員來(lái)自：百科![]()
工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) RDS數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 RDS數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 時(shí)間：2020-09-01 10:13:19 數(shù)據(jù)庫(kù) 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)對(duì)此未做限制，取決于數(shù)據(jù)庫(kù)引擎參數(shù)的默認(rèn)值和取值范圍，例如MySQL引擎的max_connect來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開(kāi)發(fā)門檻；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署 時(shí)間：2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署。來(lái)自：百科![]()
，隨意取用和讀寫的，脫敏后數(shù)據(jù)與生產(chǎn)環(huán)境相隔離，滿足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)保障生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏，在訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)的同時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行脫敏處理，可以為不同角色、不同權(quán)限、不同數(shù)據(jù)類型執(zhí)行不同的脫敏方案，從而確保返回的數(shù)據(jù)可用而安全。下圖為一個(gè)簡(jiǎn)單的靜態(tài)脫敏和動(dòng)態(tài)脫敏示例，可以看出兩者的不同。來(lái)自：百科
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