能源管理功能 能源统计操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“能源统计”，进入“能源统计”页面。 图1 能源统计 能效分析操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“能效分析”，进入“能效分析”页面。 图2 能效分析 在线监测操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧

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能源管理功能 能效分析 设备能效分析模块通过物模型和测点定义分析指标，列举出设备状态以及状态表达式，配置指定设备分析指标的阈值对设备的指定测点状态进行监视。 设备状态曲线图: 展示一天各个时间段的设备状态情况数据统计。 图1 能效分析 运行分析 按照能源类型列表展示控制器/仪表的

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能源管理 能源监控 功能概述：能源监控页面显示能源的各项指标监控数据。 操作人员：管理人员。 路径：能源管理→能源监控。 图1 能源监控 能源统计 功能概述：能源统计页面显示能源的各项指标的统计结果。 操作人员：管理人员。 路径：能源管理→能源统计。 图2 能源统计 父主题： 实施步骤

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能源管理模块 能耗自定义分析 数据分析功能具备数据综合分析功能，自定义曲线、柱形等方式选定对应的设备数据，辅助管理人员进行深层次的节能分析。 单击编辑按钮，可实时查看之前保存分析的内容，单击删除则删除掉配置的该内容，单击右上角的添加按钮，可自定义添加分析功能。 图1 能耗自定义分析

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，显著降低企业能源采购成本； 基于园区能源基础设施的改造升级及分布式能源系统和储能设施的配套建设，有效提高园区能源供应的可靠性与稳定性:； 通过对能源数据的深入分析和挖掘，可以优化企业生产运营管理； 【商业综合体】 客户痛点： 商业综合体人流量大导致能源消耗波动大，空调照明需灵活调控；

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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

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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

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在HiLens Studio 如何导出技能源代码？ 根据业务需求，在HiLens Studio可将技能源代码导出至本地。 登录华为HiLens管理控制台，在左侧导航栏中选择“技能开发>HiLensStudio”。 进入HiLens Studio 页面。 在HiLens Studi

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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

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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

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联网、大数据、人工智能等。在应用这些先进技术时，可能会遇到技术门槛高、实施难度大等问题，需要专业的技术团队进行支持和指导。 信息安全风险：智慧园区运营管理平台涉及大量的数据交换和信息处理，如何确保数据的安全性和隐私保护是一个重要问题。必须采取有效的安全防护措施，防止数据泄露和信息安全事件的发生。

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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。

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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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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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、新冠疫情态势大屏、新冠肺炎疫情实时播报、新冠肺炎疫情态势管控大屏、某运输行业大数据平台、数据中心云监控。 预览 用户可以预览数据大屏的即时数据，及时了解数据大屏的呈现效果。 发布 用户开发完成一个数据大屏后，通过发布功能向其他用户分享即时的或历史版本的数据大屏。

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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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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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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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如图6所示，选择开发场景为“大屏”，单击右侧区域的“开发”，进入到配置的AppCube大屏开发环境。 图6 进入大屏开发环境 如果使用系统默认提供开发环境，进入到默认环境的业务大屏。 如果使用配置的开发环境，进入到配置的开发地址，配置的地址不是直接进入业务大屏，参见下图进入业务大屏。 如图7所示，单击“导入项目包”。

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2-8年时间来完成。如果采用云化+竞享实例方式，该时间可以缩短至数周。并且可以节约一大笔硬件采购费用以及后续维护费。使用竞享实例配合OBS等数据存储服务可以创建经济高效，可扩展的计算集群，为能源勘探解决方案提供高性价比算力支持。 芯片设计 场景概述 芯片设计业处于半导体行业的最上

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