汽车行业场景 应用场景 随着车联网等新业务场景的出现，汽车的数字化营销、智慧生产、智慧门店等新兴场景不断涌现，传统汽车行业的数字化转型成为产业发展趋势，但是与此同时也面临着多种挑战。 挑战一：传统稳态业务资源利用率不高，基础资源无法有效整合。 挑战二：弹性能力不足，无法满足大量在线用户并发接入，网络时延较高。

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用户登录 图2 登录 图3 立即使用 登录界面如上图所示。操作员输入自己的用户名（工号）、密码，单击登录，即可进入BOC商业运营中心，单击CIS业务运营平台【立即使用】，即可进入系统。 父主题： 实施步骤

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应用场景 电商直播场景 金融行业场景 汽车行业场景

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并提供可复用的能力。 OT、IT与DT全面融合 基于iDME的强大建模和易扩展特性，建立一体化BOM，确保不同阶段BOM采用一致性信息，让数据在汽车的规划、设计、生产、销售、服务环节保持顺畅流转从工业技术、信息化技术到数据技术的全面融合，功能覆盖新能源汽车工厂完整范围（试制、压铸、冲压、焊装、涂装、总装与Pack）

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镜像而导致安全风险时，您可以配置镜像阻断策略，指定阻断的漏洞等级或白名单。 当您需要遵循一些行业或法规的安全要求，例如：PCI DSS、CIS等，您可以配置镜像阻断策略，指定阻断的安全基线或合规检查项。 当您需要实现容器DevSecOps的最佳实践，将安全检查和防御嵌入到容器生命

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容包括AI应用现状评估、AI技术建设规划、AI应用场景规划、AI团队建设规划；自动驾驶咨询与规划服务，包括工具链、数据合规、汽车大模型、汽车行业数据、自动驾驶其他。 父主题： 关于服务咨询

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自动驾驶数据合规 针对自动驾驶数据合规进行规划，输出合规规划方案和实施计划 汽车大模型 针对汽车行业企业大模型的架构和方向做规划咨询，输出规划方案和实时计划 汽车行业数据 针对汽车行业数据管理，大数据建设等进行规划，输出规划方案和实时计划 自动驾驶其他 面向客户其他自动驾驶业务提供基础咨询服务，工作量<30人天

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查看基线检查详情 HSS提供基线检查功能，主动检测主机中的口令复杂度策略，关键软件中含有风险的配置信息，并针对所发现的风险为您提供修复建议，帮助您正确地处理 服务器 内的各种风险配置信息。关于基线检查的详细说明请参见基线检查功能介绍。 检测周期 企业主机安全服务每日凌晨将自动进行一次全面的检查。

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货-场” 知识图谱 ，通过交叉分析了解用户在不同场景下的精细化需求，帮助企业做好人群圈层及产品打磨。 聆听客户之声，优化客户体验 针对汽车行业，打造融合内外部全渠道客户声音数据链，构建从“认知”到“复购”的六大流程体系，助力企业洞见客户对品牌、产品和服务环节体验中的动态感知和情感，进

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通过与弱密码库对比，检测账号密码是否属于常用的弱密码。支持MySQL、FTP及系统账号的弱密码检测。 密码复杂度策略检测 检测系统账号的密码复杂度策略。 配置检测 根据CIS标准并结合华为多年最佳安全实践进行检测。目前支持的配置检测类型有：Tomcat、SSH、Nginx、Redis、Apache2、MySQL5。

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能包含敏感信息，并且此类账号需要访问控制。 1.3 禁止互联网与持卡人数据环境中的任何系统组件之间直接进行公共访问。 rds-instance-no-public-ip 确保云数据库（RDS）无法公网访问，管理对华为云中资源的访问。华为云RDS数据库实例可能包含敏感信息，此类账号需要原则和访问控制。

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合法权益的基础； 增强合同数据安全：销售合同中提及的客户信息、联系方式等，报价单价、折扣等信息，属于企业机密信息，一旦泄露会带来不可估量的损失。因此合同文件的私密性要求高：合同签署后、签署过程中往往不允许第三方获取合同信息，而电子合同云天然能够满足对文件私密性的要求； 用印授权可

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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条数据进行融合。 图1 知识融合示例 配置知识融合后， 知识图谱服务 会对数据按配置规则进行知识融合。但是融合结果不一定完全正确，需要经过融合验证，判断融合的数据是否描述的是同一个实体或概念。 前提条件 已创建完知识图谱，即完成图谱创建，并在配置知识融合步骤2打开知识融合开关配置知识融合的信息。

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发布至发布库。 数据融合非治理流程中的必须步骤，主要用于将多张业务表合并为一张业务宽表，在人口库形成场景中，公民的基本信息、教育信息、车辆信息、劳务信息等可能存在于多张业务表中，如有新的业务需求于一张表中查询某公民的全部信息，则需要将多张业务表的关键信息融合至一张业务宽表，此时便需要使用数据融合功能。

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个人，因此需要对这两条数据进行融合。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。 图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相

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图2 知识融合 表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后，需要配置相似属性和相似度函数，并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上

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似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从

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昇腾迁移融合算子API替换样例 部分torch原生的API在下发和执行时会包括多个小算子，下发和执行耗时较长，可以通过替换成NPU API来使能融合算子，提升训练性能。 API替换总览 •torch_npu.optim.NpuFusedAdamW •optimizer.clip_grad_norm_fused_

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信息 serverless info命令显示有关已部署服务的信息，在您的服务目录中运行此命令。 serverless info 父主题： CLI参考

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