有可实施的基础 。 产业分析 产业园区及产业集群 打造典型标杆、优化发展政策、加速企业群体转型 量化现状捕获。全面扫描和量化评估区域（园区）产业发展现状，识别存在共性和基础问题。 整体发展建议。挖掘群体特色，形成示范标杆引领效应，并给出优先发展、鼓励提升、整治改造以及淘汰等指导意见。

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实现内容与目标客户匹配等，提升开天工业工作台客户价值。 关键特性 工业云商城：打造工业企业的数字化商店，精准的解决方案匹配，打造行业数字化标杆。 工业工作台：企业一站式信息服务及数字化管理平台。 一个账号访问所有服务：简化IT服务使用门槛，统一权限管理和应用管理。 随时随地处理业

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rch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或者对模型了解不多的情形下都推荐使用预检工具，检查第一个步骤或Loss明显出现问题的步骤。它可以抓

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专业数据运营团队，不只是大数据提供商，有专业的大数据运营团队，给客户一站式大数据服务； 源于企业，更懂企业，基于美的集团及超过100家头部企业的标杆项目经验积累，是行业最佳实践。

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品、技术和生产流程，创新多主体间的合作模式，构建基于工业软件产业发展和创新需求的实践教学和实训实习环境。 建设 工业互联网 品牌，打造数字经济新“名片”。组织工业互联网行业沙龙、高端峰会等会议，发布工业互联网行业白皮书，编制工业互联网发展指数。依靠工业大数据和行业技术积淀，为制造业数

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精益工时、考勤管理快速提升劳动力效率，切实提高客户满意度，切实提高员工敬业度，预先规避合规风险。 行业经验：国内劳动力管理Top厂商，行业标杆案例丰富，具有行业最大的实施交付团队，原厂实施，确保快速上线，具有丰富的制造、零售等行业大客户交付经验。

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在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外，问题定位主要基于GPU环

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征时，就可以评估其成熟度等级，并制订一个提高能力的计划。它还可以帮助组织在等级评估的指导下进行改进，与竞争对手或合作伙伴进行比较。在每一个新等级，能力评估会变得更加一致、可预测和可靠。 数据管理成熟度评估将组织内部数据能力划分为数据政策与流程、数据组织、数据标准、数据架构、数据应

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在，在交付方式逐步从单体软件向云上迁移的过程中，大家开始意识到继续在自己的研发环境做基于本地化的私有化工具链已经落伍。于是提出新的要求，做新的全云化的DevOps工具链，本文将讲述对此理念进行的实施。 本文主要分为以下五个部分： 首先要检查自己的DevOps状况。 其次观察一下全云化的DevOps工具链的现状。

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是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度诊断或者对齐阶段，这些随机性会导致训练运行结果每次表现不一致，无法进行和标杆的比对。因此在训练模型复现问题时，需要固定存在随机性的步骤，保证实验可重复性。存在随机性的步骤包括模型参数初始化，数据Batch加载顺序，

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方案架构 由 华为云计算 底座+智能AI+学习平台产品形成面向企业培训的解决方案： 基于对14大热点行业（房地产、互联网、快消、金融、汽车等）标杆企业的大数据分析，深入研究和实验，建立77个重点岗位职能的测评标准。根据员工测评结果，平台会智能搭配学习方案，管理员可快速下发学习任务； 依托AI技术，

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benchmark工具也可用于性能测试，其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中，与精度测试不同，并不需要用户指定对应的输入（inDataFile）和输出的标杆数据（benchmarkDataFile），benchmark工具会随机生成一个输入进行推理，并统计推理时间。执行的示例命令行如下。 # shell

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实施。推进数字化赋能的教育教学、优质资源供给和治理体系建设，实现“减负”和“提质”相结合，保障课后服务高质可持续开展，助力打造“双减”全国标杆。提升区域义务教育优质均衡发展水平，全面促进教育高质量发展。 方案架构 积极响应“教育数字化”战略，贯彻国家“双减”政策要求，落实各地“双

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数据仓库 开发支持服务-基础版 设计业务调研表，完成调研后与客户面谈解决客户对接三方平台和对接BI报表等应用的开发上的痛点以及查询性能上的痛点，比对标杆案例，制定方案和交付实施。该服务远程即可完成，时间和人力可参考《数据仓库优化与支持服务工时基线模板》，必要时根据客户实际业务进行调整。 数

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