人工智能 华为人工智能工程师培训 华为企业人工智能高级开发者培训 行业AI大赛&培训专业服务 父主题： 培训服务

查看更多 →

人工智能 人工智能是模拟人类智能的技术和方法，在各个领域都发挥着重要作用。以下是AI如何使能业务创新、与业务结合并推动业务现代化的几个方面： 自动化和智能决策：AI技术可以通过自动化和智能决策来提升业务效率和准确性。例如，利用机器学习算法，企业可以自动处理大量的数据，识别模式和趋

查看更多 →

通过首页左上角九宫格菜单中数据大屏，进入数据大屏列表页，选择对应的空间和目录 图1 新增大屏 填写大屏相关信息： 大屏名称：根据业务场景，配置大屏名称 大屏描述：根据业务场景，填写大屏相关描述，更清晰的描述大屏业务场景 大屏尺寸：支持预置尺寸和自定义尺寸，适配不同终端展示 图2 填写大屏相关信息 OneSketch

查看更多 →

现在与未来的功能 云联络中心作为连接企业与客户的桥梁，提供下述四大能力集，满足企业的各种需求，协助企业建设专属的联络中心： 座席应用 座席是组成联络中心的基本单位，座席的可定制程度和功能全面性基本决定了联络中心的能力范围。因此云联络中心为企业提供了强大的座席能力，灵活运用座席。 座席管理

查看更多 →

大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

查看更多 →

大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

查看更多 →

大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

查看更多 →

大容量数据库 大容量数据库背景介绍 表分区技术 数据分区查找优化 数据分区运维管理 父主题： 分区表

查看更多 →

保障。当然，在追求技术创新的同时，我们也应当注重安全隐私的保护，让科技更好地服务于人类社会。 在提示词中突出重点，让大模型生成内容更加具体。 父主题： 盘古NLP大模型调优实践

查看更多 →

示。 图11 大屏效果 单击右上角右“保存”，输入大屏的名称，单击“确定”，大屏保存成功。 步骤5：管理大屏 切换大屏发布状态 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 > 大屏”，进入大屏页面。 单击大屏名称，进入大屏编辑页面。 发布大屏：单击页面右上角“保存并发布”，大屏发布成功。

查看更多 →

WS数据连接，并单击已选择的数据连接后的添加数据库。 图6 选择DWS数据连接 图7 添加数据库 单击待配置的数据库，在未来表用户视图下单击“新建”，创建未来表配置。 图8 创建未来表配置 在弹出的窗口中，为未来表的建表用户指定Schema，单击确定完成配置。 图9 未来表配置

查看更多 →

内存碎片影响，在NPU上常见的非连续转连续操作，就是一个相对GPU来说较多的内存申请。 显存优化策略 由于大模型的参数成倍数的增长，远超出了单GPU物理显存所能承载的范围，大模型训练必然需要进行显存优化。显存优化要么是优化算法本身，降低模型算法的显存消耗；要么是去扩大显存，通过一

查看更多 →

产业数字化转型升级，通过大数据、人工智能等对场景深挖和分析 盘点农业资产：地物人政府管理者一目了然； 监测种植生产：出苗情况、病虫害监测、长势/产量/成熟度评估； 县域种植指导：历史、现在、未来的空间量化气象服务，精准农事监测； 一张图揽全局：监管决策大屏、不同类型数据成果管理。

查看更多 →

获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

查看更多 →

32K版本：32768 评测NLP大模型所需数据量 要求所有文本大小最大不超过100MB，目录下文件数量最多不超过100个。数据条数范围为：3-1000条。 构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3

查看更多 →

在数据中，设置天气组件的数据来源，更多介绍请参见数据接入。 图6 设置天气组件数据源 图7 选择桥接器预置-静态数据 静态数据中，“dataNow”对应今日天气，“dataForecast”对应未来几天天气预报。 华为云Astro大屏应用预置了一套漂亮的天气图标，用于在天气组件上使用图标展示天气状况，并用字段“i

查看更多 →

方案概述 应用场景 客户痛点 传统前端监测终端投入大、后期维护成本高； 传统系统平台仅涉及信息化、业务系统繁多，数据壁垒高，业务全生命周期数据无法有效整合； 传统管治服务重线下排查，准确率和时效性低，个人经验要求高，管治效果差，投入大，成效低。 传统环境行业重机理微观分析，并无智能

查看更多 →