致远高校一体化协同运营平台解决方案

信息架构 图1 信息架构 搜索 对主题域/主题/业务对象进行搜索。 主题域操作 新建主题域：在页面左侧信息架构树根节点下新建主题域。 图2 新建主题域 编辑主题域：选中要修改的主题域，可重命名/删除主题域 图3 编辑主题域 主题操作 新建主题：在选中的数据库节点下新建主题。 图4

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Huawei LiteOS基础内核包括不可裁剪的极小内核和可裁剪的其他模块。极小内核包含任务管理、内存管理、中断管理、异常管理和系统时钟。可裁剪的模块包括信号量、互斥锁、队列管理、事件管理、软件定时器等。 Huawei LiteOS支持 UP（单核）与 SMP（多核）模式，即支持在单核或者多核的环境上运行。

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参考架构 概述 内部工具或公测类应用典型部署架构（99%） 内部 知识管理 类应用典型部署架构（99.9%） 信息管理类应用典型部署架构（99.95%） 电商类应用典型部署架构（99.99%） 金融类核心应用典型部署架构（99.999%） 跨云场景典型部署架构（99.99%） 父主题：

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设计协同、供应协同的云工厂服务平台，形成完整的数据、知识、应用的全流程支撑。行业知识中心的建设方案包含工业APP引擎平台、工业领域行业知识库、数据和AI创新平台和行业知识中心运营平台，方案架构如下图所示： 图3 行业知识中心架构图 工业APP引擎平台：包含提供与行业结合的场景化应

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构建开发环境和能力，包含工业AI开发平台、工业AI运营平台、3D模型搜索引擎、工业服务者开发平台、数字化转型与精益生产方法论实践学习平台以及工业模型管理平台。 行业知识库研发架构下如图所示： 图1 行业知识库平台架构 父主题： 行业知识库平台专题设计

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功能架构 图1 OptVerse功能架构 处理过程介绍 1. 服务接收API用户任务request 2. 根据用户request算法类型调用对应的算法套件 3. 引擎创建任务，通过环境变量传递任务参数 6. 启动算法实例，调用数据处理接口进行算法深度校验、运行算法 7. 根据算法配置，处理输出

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系统架构 架构介绍 云数据库 GeminiDB是一款基于计算存储分离架构的 分布式数据库 ，由多个同构节点组成计算集群。数据存储在分布式共享存储池中。计算和存储资源解耦，支持独立弹性伸缩，扩缩容无数据迁移。 图1 系统架构 更多架构特点请参见系统架构。

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内部架构 模块SDK用于开发运行在边缘节点中的应用，包括数据处理应用（简称应用，例如数据清洗）和协议驱动（简称驱动，例如EdgeAccess）。 图1 边缘设备接入和应用开发能力架构图 部署在边缘节点中的第三方应用和第三方驱动使用模块SDK进行开发。 图2 模块SDK调用流程图 基本调用流程如图2所示。

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架构检查 通用检查规则 4+1视图规范一致性检查错误修复指导 父主题： 4+1视图建模

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VPN隧道中，实现站点间的业务通过VPN隧道进行访问。 基于SD-WAN的架构介绍 基于SD-WAN的华为乾坤安全分支解决方案总体架构如图1所示，主要包括管理层、控制层、网络层。 图1 安全分支网络互联架构模型（SD-WAN） 第三方BSS/OSS 华为乾坤开放了北向API接口，

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信息架构 信息架构概述 枢纽元模型V2.0 业务架构 技术架构 父主题： 应用模型

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数据架构 码表和数据标准有什么关系？ 关系建模和维度建模的区别？ 数据架构支持哪些数据建模方法？ 规范化的数据如何使用？ 数据架构支持逆向数据库吗？ 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别？ 为什么关系建模或维度建模修改字段后，数据库中表无变化？ 表是否可配置生命周期管理？

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组合架构 架构说明 图1 架构图例 作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在 TICS 中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TI CS 提供的 服务器 中进行机密计算。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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没有客观的供应商质量能力评估平台，无法进行科学的管理 供应链效率、敏捷性低，竞争力不足 通过本方案实现的业务效果： 以上下游质量管理作为核心产品，实现从产品质量策划到质量执行反馈的全生命周期供应链互联，真正解决信息孤岛和企业质量管理的需求，同时结合华为大数据、深度学习、大模型等技术深度挖掘企业质量

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MPC、 区块链 等技术，实现了数据在存储、流通、计算过程中端到端的安全和可审计，推动了跨行业的可信数据融合和协同。 产品架构 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 空间管理 邀请云租户作为数据提供方，动态构建 可信计算 空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。 数据融合分析 支持对接

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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海量涉农数据缺乏强大的算力支持，对数据的深度挖掘、行业赋能缺少支撑。 种植基地 资源家底无法精确识别，传统作业人力物力成本较高，且存在时效性低，无法监管种植过程的问题； 供给侧和需求侧存在信息闭塞，无法实现按需生产或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势

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，周期缩短，沟通协调管理成本降低，提升品牌影响力。 开放性强：技术架构充分考虑了不同高校需求的差异性，插件化/配置化设计，可扩展性强，能快速响应高校差异化需求。 落地性好：自主研发目标识别和深度融合的智慧校园平台，目前已服务全国超1000客户。 行业积累：具有覆盖教工/学工/教学

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云、多云数据中心基础架构中服务器工作负载的独特保护要求。 简而言之，SA是呈现全局安全态势的服务，HSS是提升主机和容器安全性的服务。 服务功能区别 SA通过采集全网安全数据（包括HSS、WAF、AntiDDoS等安全服务检测数据），使用大数据AI、机器学习等分析技术，从资产安全

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等场景。可被广泛应用于互联网、物联网、车联网、金融、政府、物流、制造、零售等行业。 CloudTable产品架构 CloudTable产品架构如下图所示： 图1 产品架构 Doris：MySQL生态，易上手，多表复杂分析性能优于传统MPP。 ClickHouse：万列大宽表多维聚合分析，亚秒级响应，全自助分析。

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