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场景描述
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场景描述
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MO选项来一步完成SAP系统到SAP On HANA的升级以及迁移，示例如图1所示。另外也可以使用SAP提出的到SAP HANA的经典迁移，即首先使用SUM升级到支持的版本，然后使用SWPM的System Copy功能迁移到HANA。 图1 DMO迁移 父主题： SAP On非HANA数据库切换到华为云上HANA
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场景介绍
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场景说明
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场景说明 数据库安全审计支持批量部署流量采集Agent，针对大规模业务场景（容器化部署应用、数据库（RDS关系型数据库）数量大），能够显著提升产品配置的效率，降低配置的复杂度，减少运维人员的日常维护压力。 假设您的数据库信息和容器集群信息如表1所示，您需要审计该集群连接的数据库，
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仿真场景
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p，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
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开发场景
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开发场景 场景说明 如果ROMA Connect支持的数据源类型无法接入您使用的数据源，您可以自行开发一个数据源插件，用于实现对数据源的读写。 同时，这个数据源插件以标准RESTful接口形式供ROMA Connect接入，最终实现ROMA Connect对数据源的读写。 这个数
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场景管理
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场景管理
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p，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
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场景挖掘
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场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。
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场景说明
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场景说明
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24的安全保障，侧重于防攻击，保障业务可用性不因安全攻击受影响，侧重于防入侵，保障不因入侵失分被问责。能够更智能、更快速，帮助您实现一体化、自动化安全运营管理，满足您的安全需求。 本场景将介绍在护网、重保场景中安全云脑的使用，具体流程如下图所示： 图1 使用流程 父主题： 安全云脑护网/重保最佳实践
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场景说明
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典型场景
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典型场景 本小节描述华为云会议在场景使用场景下的接口调用顺序和接口调用示例。 典型场景接口调用概览 场景1：初始化 场景2：登录 场景3：预约会议 场景4：编辑会议 场景5：取消会议 场景6：创建会议 场景7：加入会议 场景8：邮件链接入会 场景9：添加与会人 场景10：定制会中“邀请”按钮
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典型场景
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典型场景 本小节描述华为云会议在场景使用场景下的接口调用顺序和接口调用示例。 典型场景接口调用概览 场景1：初始化 场景2：登录 场景3：预约会议 场景4：编辑会议 场景5：取消会议 场景6：创建会议 场景7：加入会议 场景8：邮件链接入会 场景9：添加与会人 场景10：定制会中“邀请”按钮
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场景描述
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场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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场景描述
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场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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场景描述
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场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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场景描述
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场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或减少风险事件发生时造成的损失，对于企业具有重要意义。现阶段，企业级的单方风控体系已逐步建立，在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问
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场景描述
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计算平台的横向联邦功能，实现在患者隐私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件；
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场景介绍
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Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
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场景介绍
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Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
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