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- 大數(shù)據(jù) 推動行業(yè)技術創(chuàng)新 內容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 華為云首屆技術創(chuàng)新大賽 華為云首屆技術創(chuàng)新大賽 時間：2020-12-30 11:36:13 云服務器 【賽事簡介】 學術界是技術創(chuàng)新的源頭，直接促進了云與AI產業(yè)的蓬勃發(fā)展。云計算產業(yè)的進一步前行需要產業(yè)界和學術界更緊密配合，產業(yè)界開放技術問題，學術界進行創(chuàng)新研究，以創(chuàng)新驅動技術與產業(yè)升級。來自：百科
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項目、可視化應用或大屏項目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉化為各種動態(tài)的可視化圖標，從而實時地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來自：百科最后分享兩個基于華為云Serverless容器服務的案例： 某知名酒店集團使用CCE Autopilot運行彈性業(yè)務，解決了集團業(yè)務潮汐波動大、運維負擔大等痛點，采用CCE Autopilot用戶業(yè)務代碼0改造，實現(xiàn)按需彈性，運維工作減少90%，助力該酒店集團專注于業(yè)務創(chuàng)新。 針對某亞洲來自：百科
- 大數(shù)據(jù) 推動行業(yè)技術創(chuàng)新 更多內容
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0時代下，企業(yè)智能化、數(shù)字化轉型已是大勢所趨，AR必然是企業(yè)智能化轉型的強大助力。 AR有四大核心能力： ①環(huán)境理解：基于幾何理解和語義理解等AI技 術，對物理世界進行感知和認知。 ②數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標與現(xiàn)實世界坐標對齊，把業(yè)務相關的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內容信息實時、 準確地疊加在真實物體之上。來自：云商店![]()
討的平臺，共同推動軟件研發(fā)領域的技術創(chuàng)新。 活動期間，華為云 PaaS技術創(chuàng)新 Lab DevAI Lab負責人馬宇馳講述了代碼大模型的起源、發(fā)展、優(yōu)勢以及應用。他介紹到，在實際場景中，過多的代碼重復、冗余以及不具備可擴展性，會極大地影響項目開發(fā)的速度和質量，代碼大模型便能有效解決此類問題。來自：百科![]()
華為云RTC 實時音視頻 產品，保障音視頻效果，另外，當5G與AR結合后，AR遠程協(xié)作會是一個比較典型的場景，當5G得到廣泛應用并商用之后，其大帶寬，低時延以及超多聯(lián)接的性能也會讓我們這款產品性能有更大的提升。我們會從各個方面保證產品使用的便捷性。 8、Q：和微信等會議系統(tǒng)相比，優(yōu)勢是什么？來自：云商店![]()
生交易數(shù)據(jù)庫服務，為數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供了堅實基礎。 數(shù)據(jù)庫服務于各行各業(yè)，大到國家機關的各類公文數(shù)據(jù)、商業(yè)銀行的存款貸款數(shù)據(jù)，小到企業(yè)組織的人員管理信息、財務管理系統(tǒng)，都有數(shù)據(jù)庫在背后默默支撐。數(shù)據(jù)庫必須保證7X24小時不中斷運行，穩(wěn)定、可靠、高效承載企業(yè)與個人的每一筆數(shù)據(jù)。華為來自：百科![]()
午華為代碼大模型的方案與應用主題活動在這里精彩上演。華為云PaaS技術創(chuàng)新Lab DevAI Lab負責人馬宇馳，華為云PaaS服務產品部HR劉莉，PaaS技術創(chuàng)新Lab產品經(jīng)理張芮愷為現(xiàn)場150多位參會者，講解了代碼大模型的歷程和在實際應用中的突出表現(xiàn)，結合華為代碼大模型的應用——華為云CodeArts來自：百科![]()
旨在通過技術創(chuàng)新和生態(tài)合作，推動政企數(shù)字化轉型和智慧應用的發(fā)展。 隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和企業(yè)數(shù)字化轉型的需求，低代碼應用已深入到互聯(lián)網(wǎng)、制造、零售等各個行業(yè)，其中低代碼平臺和IOC大屏的結合使用，預示著未來數(shù)字化轉型的新方向。 低代碼平臺的易用性和靈活性，結合IOC大屏的數(shù)據(jù)可視化能來自：百科![]()
開放的實驗包括 語音識別 、自然語言處理、視覺、Python科學計算、大數(shù)據(jù)用戶行為分析等16個課程的配套173個實驗，涵蓋優(yōu)質實踐資源、前沿一手行業(yè)案例、大廠真實開發(fā)環(huán)境等，幫助高校教師在疫情期間遠程開展在線實驗和實踐教學。 而華為云也在課程內容、企業(yè)資源、技術平臺三大方面為慧科提供強大的業(yè)務支持。 課程：華來自：云商店![]()
Mongo)如何實現(xiàn)存儲計算分離的技術創(chuàng)新 GaussDB (for Mongo)如何實現(xiàn)存儲計算分離的技術創(chuàng)新 時間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Mongo)通過以下這些特點，實現(xiàn)了存儲計算分離的技術創(chuàng)新： 1. 存儲計算分離 存儲計算分別按需擴展，降低成本；來自：百科![]()
面臨處理海量數(shù)據(jù)、專用大機硬件不可獲得、數(shù)據(jù)庫安全事件頻出等一系列挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫越來越難應對。 其次，市場發(fā)展迅速，金融等重點行業(yè)信息系統(tǒng)數(shù)字化轉型需求迫切。隨著互聯(lián)網(wǎng)及云化時代的到來，企業(yè)業(yè)務架構產生巨大變化，以銀行為代表的金融業(yè)需加速構建敏態(tài)體系，推動底層數(shù)據(jù)庫的分布式改造和互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務創(chuàng)新。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 六大業(yè)務場景，華為云CDN為行業(yè)智能“加速度” 六大業(yè)務場景，華為云CDN為行業(yè)智能“加速度” 時間：2022-04-01 16:29:47 【最新活動】 相較于移動互聯(lián)網(wǎng)剛起步的階段，互聯(lián)網(wǎng)應用形態(tài)發(fā)生了巨大的改變，從在線視頻平臺到直播短視頻，為了滿足差異環(huán)來自：百科![]()
，以提高效率、降低成本、提升競爭力。在這個過程中，數(shù)據(jù)庫作為關鍵信息基礎設施的核心組成部分，承載著企業(yè)和政府部門的核心業(yè)務數(shù)據(jù)，對于推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的深度融合具有重要意義。GaussDB作為國內唯一軟硬協(xié)同、全棧自主的數(shù)據(jù)庫，致力于為客戶提供更優(yōu)質的選擇，助力數(shù)字產業(yè)集群的發(fā)展。來自：百科![]()
展。 通信行業(yè)，廣東移動基于華為云 FusionInsight 應對5G數(shù)據(jù)浪涌，覆蓋移動用戶數(shù)超1.3億，連續(xù)3個版本滾動升級客戶無中斷。 交通領域，深圳地鐵采用華為云FusionInsight打造海量數(shù)據(jù)分析平臺，實現(xiàn)深圳地鐵運營7大智慧應用，全面提高運營經(jīng)濟和社會效益。T3出行來自：百科![]()
央國企15大場景化解決方案 華為云Stack 央國企15大場景化解決方案 華為云Stack基于30多年創(chuàng)新技術與行業(yè)經(jīng)驗，發(fā)布央國企15大場景化解決方案，助力央國企實現(xiàn)深度用云，全面開展云上創(chuàng)新，躍升數(shù)字生產力。 華為云Stack基于30多年創(chuàng)新技術與行業(yè)經(jīng)驗，發(fā)布央國企15大場景化來自：專題![]()
化、安全性等方面取得了多項數(shù)據(jù)庫核心技術創(chuàng)新成果，技術復雜度高，研發(fā)難度大，創(chuàng)新性強。” 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB具有全棧軟硬件自研的獨特優(yōu)勢。數(shù)據(jù)庫和底層硬件是密不可分的，軟硬協(xié)同才能打開數(shù)據(jù)庫純軟優(yōu)化天花板。而針對多核的優(yōu)化需掌控芯片內部機制，數(shù)據(jù)庫做深度適配。華為是國內唯來自：百科![]()
華為云計算 云知識 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_游戲行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_游戲行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 時間：2021-04-29 15:07:33 游戲行業(yè)數(shù)據(jù)庫的解決方案：業(yè)務彈性擴展，高可用 行業(yè)痛點： 1、資源彈性伸縮，需要停服手工操作，而且風險極高。 2、數(shù)據(jù)庫故障自動切換機來自：百科![]()
了華為研發(fā)大模型實踐及分享。專家以AI編程為切入點，介紹了利用大模型自動生成代碼的原理、歷史與效果，從軟件內涵的擴展、對工具鏈的影響等方面分析了大模型將給軟件研發(fā)帶來哪些主要的變化，并結合例子展示出大模型的確將大幅提升軟件研發(fā)的效率。同時，也詳細展示了華為內部在研發(fā)大模型的實踐，介紹了華為的智能研發(fā)助手來自：百科![]()
的主要趨勢。 然而，在實際智能化開發(fā)過程中，企業(yè)往往面臨以下困難： 大模型部署成本高，行業(yè)定制復雜 大模型的訓練和推理需要大量的計算資源，且需要專業(yè)的運維團隊進行管理，不同行業(yè)對模型的需求差異大，需要針對特定行業(yè)進行模型微調，開發(fā)一個智能化應用門檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開發(fā)平臺來自：百科
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