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- 工業(yè)大數(shù)據(jù)案例分析 內(nèi)容精選 換一換
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華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 時(shí)間：2020-12-08 14:39:37 什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，華為云EI的發(fā)展歷程，華為云有哪些大數(shù)據(jù)服務(wù)，及大數(shù)據(jù)處理解決方案架構(gòu)與應(yīng)用，帶著這些問(wèn)題開(kāi)啟課程的學(xué)習(xí)吧！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要講述華為云大數(shù)據(jù)解決方來(lái)自：百科科研院所等，征集并評(píng)選了銀彈案例，于1月25日重磅發(fā)布了“2023年AI4SE銀彈優(yōu)秀案例”。 華為云CodeArts Snap申報(bào)的大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成，榮獲2023年AI4SE “銀彈”優(yōu)秀大模型案例。 此前，大模型輔助系統(tǒng)測(cè)試代碼生成案例也入選了由中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展來(lái)自：百科
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數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些_開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建數(shù)據(jù)庫(kù)_語(yǔ)法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫(kù)_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù)_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)_rds數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建高斯數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題![]()
碼重復(fù)、冗余以及不具備可擴(kuò)展性，會(huì)極大地影響項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的速度和質(zhì)量，代碼大模型便能有效解決此類問(wèn)題。華為云CodeArts Snap智能編程助手即為華為代碼大模型的應(yīng)用案例，沉淀華為自主研發(fā)代碼大模型和軟件分析技術(shù)，以IDE插件形式賦能開(kāi)發(fā)者高效、可信開(kāi)發(fā)，支持主流編程語(yǔ)言和IDE來(lái)自：百科![]()
托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，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)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 高空拋物檢測(cè)案例 高空拋物檢測(cè)案例 時(shí)間：2021-01-25 16:51:43 視頻檢測(cè) 視頻監(jiān)控 華為云好望商城高空拋物檢測(cè)，服務(wù)商：北京博思廷； 在樓宇周圍部署華為云好望商城高空拋物檢測(cè)算法，將樓外立面由下至上的區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)樓外立面監(jiān)測(cè)區(qū)域全覆來(lái)自：云商店![]()
云知識(shí) 工業(yè)智能體是什么 工業(yè)智能體是什么 時(shí)間：2020-09-22 17:14:12 工業(yè)智能體，依托大數(shù)據(jù)&人工智能，提供設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)全鏈?zhǔn)街悄芊?wù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，助力企業(yè)借助新技術(shù)，構(gòu)筑領(lǐng)先優(yōu)勢(shì) 能力特性 工藝參數(shù)優(yōu)化 基于制造過(guò)程、環(huán)境、售后數(shù)據(jù)，分析問(wèn)題發(fā)生的環(huán)節(jié)和工藝參數(shù)優(yōu)化點(diǎn)、來(lái)自：百科![]()
，打造了華天軟件Inforcenter PLM解決方案。 星品“零距離”，6大展區(qū)促進(jìn)數(shù)字化成果交流 大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)還設(shè)置了6大展臺(tái)，涵蓋智能制造、華為云云商店、智慧金融、云速直播、智慧零售、BI可視化分析6大主題，全方位、零距離呈現(xiàn)云商店熱門商品，讓觀眾感受云商店價(jià)值，促進(jìn)數(shù)字化成果的展示、交流。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 時(shí)間：2021-06-02 10:03:51 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)字典是對(duì)數(shù)據(jù)的描述，不是數(shù)據(jù)本身。包括： 1. 數(shù)據(jù)項(xiàng) 數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱，含義，數(shù)據(jù)類型，長(zhǎng)度，取值范圍，單位，與其他數(shù)據(jù)項(xiàng)邏輯關(guān)系等。 是邏輯設(shè)計(jì)階段模型優(yōu)化的依據(jù)。來(lái)自：百科![]()
炎炎夏日都要熱融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的？ IoT邊緣如何實(shí)現(xiàn)海量IoT數(shù)據(jù)就地處理 5G通信關(guān)鍵技術(shù)解讀 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 5G商用解決方案介紹來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時(shí)間：2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù)，包括： 1. 對(duì)用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查，了解用戶對(duì)新系統(tǒng)的期望和目標(biāo)，了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問(wèn)題； 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求，確定系統(tǒng)開(kāi)發(fā)范圍；來(lái)自：百科![]()
集設(shè)備/傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)，比如溫度傳感器上報(bào)的溫度讀數(shù)虛測(cè)點(diǎn)——基于實(shí)測(cè)點(diǎn)與特定的計(jì)算邏輯計(jì)算而得的指標(biāo) 立即學(xué)習(xí) 最新文章 炎炎夏日都要熱融化了，新冠疫苗又是如何安全高效到達(dá)各地的？ IoT邊緣如何實(shí)現(xiàn)海量IoT數(shù)據(jù)就地處理 5G通信關(guān)鍵技術(shù)解讀 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 5G商用解決方案介紹來(lái)自：百科![]()
斷整合加快發(fā)展的同時(shí)，也遇到了無(wú)法回避的“大企業(yè)病”。主要表現(xiàn)為： “各自為戰(zhàn)”導(dǎo)致協(xié)同效率低 2017年之前，哈藥集團(tuán)信息化呈現(xiàn)“各自為戰(zhàn)”的多邊狀態(tài)。各分廠獨(dú)立構(gòu)建ERP、WMS、OA等系統(tǒng)，信息平臺(tái)、軟件版本、接口不一，導(dǎo)致業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源頭無(wú)法統(tǒng)一，相互勾稽困難，集團(tuán)想了解各子來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 高空拋物檢測(cè)建筑工地案例 高空拋物檢測(cè)建筑工地案例 時(shí)間：2021-01-25 17:55:22 視頻檢測(cè) 物聯(lián)網(wǎng) 華為云好望商城高空拋物檢測(cè)，服務(wù)商：北京博思廷； 某建筑公司是一家大型的建筑公司，建筑工地覆蓋整個(gè)江蘇省，范圍廣管理難度大。華為云好望商城高空拋物檢測(cè)算法來(lái)自：云商店![]()
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對(duì)源源不斷采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理等等。而這篇博客我主要想分享下個(gè)人認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析可能應(yīng)該是什么樣的。 我把物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)歸納如下。我覺(jué)得最主要的4個(gè)特點(diǎn)是“大”，“小”，“高”，“低”。 “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽(tīng)到的一個(gè)經(jīng)典的案例即GE發(fā)動(dòng)機(jī)有成百上來(lái)自：百科![]()
、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運(yùn)營(yíng)效率應(yīng)用場(chǎng)景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運(yùn)營(yíng) ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成到分析建模展現(xiàn)的全流程大數(shù)據(jù)與人工智能服務(wù)，幫助客戶通過(guò)抄表數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)用戶消費(fèi)行為分析、管網(wǎng)漏損監(jiān)測(cè)、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來(lái)自：百科
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