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城市事件來源渠道多樣，通過人工處理的方式效率低下，缺少精細(xì)化的自動感知和多模態(tài)分析能力，難以實現(xiàn)對城市運(yùn)行狀態(tài)的全域感知和快速聯(lián)動 城市信息分布廣泛，亟需進(jìn)行統(tǒng)一的知識匯聚 各級委辦單位之間存在著海量的知識和信息，傳統(tǒng)煙囪化的ICT建設(shè)難以建立有效的知識匯聚體系，導(dǎo)致政務(wù)知識在跨委辦單位協(xié)同中的價值和效用無法充分發(fā)揮
- 精細(xì)化的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，確保分析結(jié)果中強(qiáng)制執(zhí)行隱私數(shù)據(jù)的脫敏。 使能數(shù)據(jù)交易 使能數(shù)據(jù)交易 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)交易方式，交易的是數(shù)據(jù)所有權(quán)，交易完成后，數(shù)據(jù)被無限制的拷貝和復(fù)制。采用可信交易方式，交易的不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)的使用權(quán)，賣家賣的是對某個數(shù)據(jù)的用法用量，不用擔(dān)心數(shù)據(jù)被拷貝和復(fù)制。
Cassandra 接口 時間序列數(shù)據(jù)場景 數(shù)據(jù)特征 時序數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)都帶有時間戳信息 極簡的數(shù)據(jù)類型：布爾、int、string、 float 海量數(shù)據(jù)寫入和查詢?yōu)橹鳎苌儆懈?數(shù)據(jù)流量平穩(wěn)，沒有明顯的峰谷波動 數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的，數(shù)據(jù)由單一的數(shù)據(jù)源生成 數(shù)據(jù)按時間保留，到期后刪除 業(yè)務(wù)場景示例
引導(dǎo)式創(chuàng)建應(yīng)用，入門更輕松 采用決策樹的引導(dǎo)方式，使新用戶快速上手，降低使用成本。 了解詳情 豐富的系統(tǒng)模板，支持即時預(yù)覽 系統(tǒng)模板分類功能和模板預(yù)覽功能，便于用戶在模板列表快速預(yù)覽各模板承載的部署能力，精準(zhǔn)選用目標(biāo)模板。 了解詳情 Kubernetes的Nginx-Ingress灰度發(fā)布
支持云硬盤數(shù)據(jù)加密，保障存儲數(shù)據(jù)安全可靠。 備份恢復(fù) 支持備份（在線自動備份/備份指定時間點數(shù)據(jù)）、快照等數(shù)據(jù)備份功能，保證應(yīng)用異?；?span id="lmltrpc" class='cur'>數(shù)據(jù)錯誤時可恢復(fù)，即從備份/快照恢復(fù)數(shù)據(jù)或使用備份/快照創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)盤。 云硬盤回收站 開啟回收站后，您提前退訂或誤刪的云硬盤會自動放入回收站，回
實基礎(chǔ)?；谌A為云整體的可信管理體系與AI模型可信創(chuàng)新研究，華為云OCR服務(wù)已正式通過AIC4 Type 1審計認(rèn)證，華為云將持續(xù)為廣大客戶提供值得信賴的可信AI服務(wù)。 產(chǎn)品列表 通用表格識別 識別圖片中表格的文字與表格信息，同時支持將表格內(nèi)容轉(zhuǎn)換成可編輯的Excel格式 通用文字識別
一個賬戶最多能配置多少個自有域名 視頻點播支持上傳哪些格式的音視頻文件？ 查看更多 即刻開啟 您的 視頻點播 之旅 開始使用 您可能感興趣的產(chǎn)品 您可能感興趣的產(chǎn)品 對象存儲服務(wù) OBS 提供海量、安全可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲能力 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 解決網(wǎng)絡(luò)擁擠，提高用戶訪問的速度和成功率 媒體處理 MPC
效、便利的購物體驗”為重要使命，探索最前沿的AIoT技術(shù)，在智慧零售領(lǐng)域深耕細(xì)作，我們不是“風(fēng)口”的投機(jī)者，我們是充滿激情的挑戰(zhàn)者和創(chuàng)造者。擁抱變化，勇于創(chuàng)新，微晟科技與華為云的合作，將有效提高微晟科技在人工智訓(xùn)練方面的效率，借助華為云強(qiáng)大的云技術(shù)體系，為行業(yè)輸出更完備的高性能智
Logstash負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)ETL，Elasticsearch負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)檢索與分析，最后由Kibana以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。 優(yōu)勢 性價比高 采用鯤鵬算力、冷熱分離、存算分離，成本同比降低30%+。 易用性好 支持豐富的可視化查詢語句與拖拽式報表。 強(qiáng)大的處理能力 支持每天百TB
家專利技術(shù)，支持?jǐn)?shù)千種抽象標(biāo)簽的識別 支持萬級標(biāo)簽，涵蓋日常生活中數(shù)十大類的常見實體標(biāo)簽，利用獨(dú)家專利技術(shù)，支持?jǐn)?shù)千種抽象標(biāo)簽的識別 快速的定制化服務(wù) 行業(yè)定制 針對客戶的特定場景需求，提供可定制的標(biāo)簽服務(wù) 針對客戶的特定場景需求，提供可定制的標(biāo)簽服務(wù) 應(yīng)用場景 場景分析 智能相冊
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問題修復(fù)效率；自動同步已處理的忽略問題、同一代碼倉庫只需處理一次 了解詳情 視頻介紹 “代碼編寫-代碼合并-版本發(fā)布”三層缺陷防護(hù)，兼顧效率與質(zhì)量 “代碼編寫-代碼合并-版本發(fā)布”三層缺陷防護(hù)，兼顧效率與質(zhì)量 CodeArts Check提供了豐富的API接口，提供IDE代碼檢查
存算分離資源利用率更高 OBS具備海量數(shù)據(jù)存儲能力，結(jié)合華為云MapReduce服務(wù)，為美圖提供BigData Pro大數(shù)據(jù)解決方案 OBS具備海量數(shù)據(jù)存儲能力，結(jié)合華為云MapReduce服務(wù)，為美圖提供BigData Pro大數(shù)據(jù)解決方案 典型業(yè)務(wù)場景-大數(shù)據(jù)離線分析 大數(shù)據(jù)離線分析 通過計算存
新能源公司需要將各個廠商生產(chǎn)的逆變器設(shè)備的電壓，電流，功率，發(fā)電量以及告警數(shù)據(jù)采集上云，并做進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析，便于開發(fā)數(shù)據(jù)中心，告警運(yùn)維，經(jīng)營分析等業(yè)務(wù)應(yīng)用。 解決方案 IoTDA提供標(biāo)準(zhǔn)物模型，支持多協(xié)議接入，可屏蔽多個光伏設(shè)備廠家的設(shè)備上報數(shù)據(jù)的格式和協(xié)議差異，通過規(guī)則引擎將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到OBS進(jìn)行存儲，
以提升應(yīng)用的可靠性 注冊集群 本地集群 UCS(On-Premises) 簡介 由UCS提供的運(yùn)行在您的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施之上的Kubernetes集群，支持離線場景 部署形態(tài) 由華為云提供，支持本地化部署，可實現(xiàn)華為云與您的數(shù)據(jù)中心資源相互協(xié)同 適用場景 擁有自建的數(shù)據(jù)中心（ID
多場景部署，靈活滿足業(yè)務(wù)需求 支持云端/邊端部署等多種生產(chǎn)環(huán)境 支持在線推理、批量推理、邊緣推理多形態(tài)部署 穩(wěn)定安全的算力底座，極快至簡的模型訓(xùn)練 穩(wěn)定安全的算力底座，極快至簡的模型訓(xùn)練 支持萬節(jié)點計算集群管理 大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力，加速大模型研發(fā) 多應(yīng)用場景全覆蓋，AI智能平臺助力業(yè)務(wù)成功
使用標(biāo)簽管理版本 新建&導(dǎo)入倉庫 目前代碼托管服務(wù)提供以下幾種倉庫創(chuàng)建方式： 1、創(chuàng)建空倉庫（普通新建），適用于本地有倉庫，需要將本地倉庫同步到云端的場景。 2、按模板新建倉庫，使用代碼托管服務(wù)提供的模板創(chuàng)建，適用于本地沒有倉庫，希望按模板初始化一個倉庫的情景。 3、導(dǎo)入外部倉庫，用于將其它云
預(yù)置多種團(tuán)隊空間角色，預(yù)置管理員、開發(fā)者、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、訪問者 大屏資產(chǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)對接，輕松接入，高效復(fù)用 大屏資產(chǎn)數(shù)據(jù)服務(wù)對接，輕松接入，高效復(fù)用 豐富的數(shù)據(jù)源：預(yù)置10+數(shù)據(jù)源 數(shù)據(jù)輕松接入：3步接入，選擇數(shù)據(jù)源/數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)預(yù)覽，數(shù)據(jù)對接組件 業(yè)務(wù)卡片：業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)接入組件保存為業(yè)務(wù)卡片，業(yè)務(wù)卡片可以在大屏中靈活切換
分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 專注于解決數(shù)據(jù)庫分布式擴(kuò)展問題，突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的容量和性能瓶頸 專注于解決數(shù)據(jù)庫分布式擴(kuò)展問題，突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的容量和性能瓶頸 購買 控制臺 文檔 分庫分表 支持hash和range兩種拆分類型，包含多種拆分算法，輕松分庫分表
盤古NLP大模型 - 新架構(gòu)718B深度思考模型 超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，它利用大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對多源豐富知識相結(jié)合，并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。最新發(fā)布的718B深度思考模型采用稀疏高效的MOE新架構(gòu)，探索不同專家異構(gòu)方式，昇騰親和設(shè)計在超節(jié)點帶寬
