方案概述 应用场景 纷享销客连接型CRM通过深入行业场景，助力细分行业数字化转型在三大行业及其下包括54个细分类目中打磨服务于行业典型场景的专属CRM解决方案 高科技行业场景 客户痛点： 市场营销难：市场部门花费了大量的品牌和市场费用，但缺乏对线索到商机到订单的ROI分析和关键断点的诊断；

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什么是地图数据 地图数据服务（Map Data Service，MapDS）是一款面向全行业的在线地图相关数据服务，用户可以通过API调用地图相关的数据服务，创建时空信息相关的应用。如图1所示，MapDS具有地图相关数据接入、数据处理和数据调用三大能力，并最终通过数据调用对外进行服务。

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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 更多 大模型使用类 盘古大模型是否可以自定义人设？

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中国金融业信息技术“十三五”发展规划（2017）指出：支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立，以行业云方式，对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构，再到其他非金融企业。

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数据治理解决方案 数据治理解决方案概述 数据资产入表 数据管理能力成熟度模型DCMM 数据安全能力成熟度模型DSMM

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科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。

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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

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行业模板 行业模板是服务结合自身实践经验构造的已有的数据模型的集合，为客户提供涉及研、产、供等多环节的产品与解决方案，缩短产品研发时间，提升企业运营效率。 每个行业模板内部包含了针对该行业不同领域的数据模型，用户单击“加载”可以引用选中的数据模型，单击“卸载”取消引用。 行业模板

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行业类 电子面单 识别各类快递公司的电子面单主要信息，包含三段码、收寄件人姓名电话地址及条形码运单号，快速提取信息，提高信息录入效率。 保险单 支持多版式的保险单关键信息，支持寿险险种，识别主要投保信息包括保险单号、保险公司、投保人与被投保人姓名，性别，出生日期，证件类型、证件号等。可用于保险报销和信息录入场景。

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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。获取方法请参考获取项目ID。

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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

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景中迫切需要引入大模型提升管理效率，而通用基础模型往往无法直接使用，天宽深耕电力行业，具备丰富的技术实力和行业经验，通过对行业知识与场景需求的深度融合，为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案，帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通

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业务架构 金财互联欣智悦财税大模型（TaxGPTs）基于华为云云计算、大数据技术、昇腾云、向量数据库等云服务，结合金财互联积累的财税领域知识，遵循“安全、向善、可信、可控”原则，利用大量高质量的财税数据对基础大模型进行训练和调优，构建的财税垂直领域大模型。 为企业提供智能化的数电

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行业AI上云与实施专业服务优势 优势项 优势介绍 专业的解决方案 端到端完成交付，提供标准的交付流程：当需求确认、设备、环境等基础条件具备后，即可进行平台和算法部署工作，并根据算法运行实际情况进行迭代。 丰富的行业经验 1000+行业领域案例，覆盖政府、互联网、金融、大企业、自动

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使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，该数据集格式要求请参见文本类数据集格式要求。 构建NLP大模型所需数据量 使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集进行模型训练时，所需数据量见表1。 表1 构建NLP大模型所需数据量

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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数据及模型安全保障难：数据是企业的高价值资产，如何防止数据泄露、安全风险是企业的难题。 优势 广泛纳入业界优秀大模型，快速接入模型，提供行业模型评测能力，对多系列、多规格、多版本、多领域、多场景的大模型完成分级分权等精细化管理。 基于大模型快速构建AI原生应用，支持可视化画布流程编排，开箱即用

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方案概述 讯方人才培养解决方案聚焦工业软件和信息技术2大领域，通过实训平台+课程资源+专业服务，面向高校院所和制造业企业，构建数字人才培养与制造业数字化转型的全套解决方案。 实训平台：基于云端部署，平台通过沙箱方式集成优秀工业软件与信息技术开发工具，汇聚教学课程与典型行业应用案例，为用户

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登录 ModelArts Pro 控制台，选择行业套件卡片并单击“申请公测”，在申请公测页面根据界面提示填写所需信息。 申请公测操作完成后，单击“前往我的公测”，进入“我的公测”页面。当“审批状态”显示为“审批通过”时，表示您已经获得了该行业套件的公测权限。 申请行业套件的公测权限后，即可进入套件使用相关功能。

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